XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System俯仰角
基于自适应动态逆的抗干扰与耦合纵向自动着舰控制律
摘要：基于非线性动态逆（NDI）设计了纵向自动着舰系统（ACLS）控制律，以实现抑制尾流、解耦横向状态和跟踪动态期望着陆点（DTP）的目的。首先，建立F/A−18飞机六面进近非线性着舰模型，获取气动、操纵面、极限状态等参数。其次，采用俯仰角控制跟踪期望纵向轨迹的策略。基于自适应NDI设计了自动功率补偿系统（APCS）、俯仰角速率、俯仰角和垂直位置控制环路，并详细推导了稳定性分析和原理描述。采用频率响应法设计了甲板运动补偿（DMC）算法。第三，通过遗传算法对控制参数进行优化。提出了一种综合考虑飞机速度、迎角（AOA）、俯仰速率、俯仰角和垂直位置的适应度函数。最后，在半实物仿真平台上进行了综合仿真。结果表明，所采用的自动着陆控制律既能达到良好的性能，又能抑制气流尾流和横侧耦合。
h-infinity 输出反馈控制：应用于无人驾驶
5.6 带控制器的环路形状对象................................................................................. 81 5.7 环路增益奇异值图............................................................................................... 82 5.8 湍流模型仿真................................................................................................ 83 5.9 随机速度扰动矢量................................................................................................. 84 5.10 对单位倾斜角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................... 86 5.11 对单位倾斜角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 87 5.12 对单位倾斜角阶跃需求的控制历史............................................................................. 88 5.13 对单位俯仰角阶跃命令的闭环纵向状态响应......................................................................................... 89 5.14 对单位俯仰角阶跃命令的闭环横向状态响应......................................................................................... 90 5.15 对单位俯仰角阶跃需求的控制历史............................................................................. 91 5.16 控制器结构................................................................................
飞行员指南 - Chief Aircraft
俯仰刻度以一系列刻度表示，每 5° 表示一个俯仰角，每 10° 刻度更宽且有数字。该装置可在 360° 以上的连续和无限俯仰范围内操作和使用。在俯仰角大于 ± 45° 时，一系列 V 形标记 (^) 将叠加在俯仰刻度上。这是为了让飞行员在处于异常俯仰姿态时快速参考地平线的方向（图 4）。V 形标记始终指向地平线。
使用铅控制飞机的俯仰... - Ijcrt.org
______________________________________________________________________________________________ 摘要：本文介绍了使用超前补偿器和模糊控制器对纵向平面的飞机进行控制。飞行系统的设计需要线性化的纵向动力学数学模型。超前补偿器具有超前网络的特性，可改善系统的瞬态响应。为了控制俯仰角，使用 Matlab - simulink 模型来调整补偿器，并使用 Mamdani 型模糊逻辑控制器 (S.N.Deepa 和 Sudha G.2014) 通过模拟选择适当的模糊规则来调整参数。模拟结果以时域规范的形式呈现，并基于阶跃响应分析了性能。进行比较以确定哪种控制策略可以更好地响应所需的俯仰角。索引术语 - 模糊控制器、超前补偿器、纵向动力学、飞机。 ______________________________________________________________________________________________
智能控制器与 PID 控制器的比较分析...
摘要：飞机俯仰控制系统是需要反馈控制的非线性复杂系统之一。模糊逻辑控制器 (FLC) 是一种利用模糊逻辑原理控制此类系统的智能方法。本文对比例-微分-积分 (PID) 控制器和模糊逻辑控制器在控制飞机俯仰角方面的性能进行了比较分析。输入是升降舵偏转角，输出是飞机的俯仰角。对于模糊控制器，它由五个成员函数和十七条规则控制，这些规则根据与定制设定点相对应的控制器实际输出反复调整。方法论部分讨论了 PID 和 FLC 的设计程序。一般来说，PID 和 FLC 都符合设计要求。然而，FLC 在三个设计参数方面优于 PID，即稳定时间、超调百分比和稳态误差，分别提高了 12%、98% 和 97%。
使用铅控制飞机的俯仰... - Ijcrt.org
1 电气与电子工程，1 圣王工程与技术学院，帕姆帕库达，喀拉拉邦，印度 ______________________________________________________________________________________________ 摘要：本文介绍了使用超前补偿器和模糊控制器对纵向飞机进行控制。飞行系统设计需要线性化的纵向动力学数学模型。超前补偿器具有超前网络的特性，可改善系统的瞬态响应。为了控制俯仰角，使用 Matlab - simulink 模型来调整补偿器，使用 Mamdani 型模糊逻辑控制器（SNDeepa 和 Sudha G.2014）通过模拟选择适当的模糊规则来调整参数。模拟结果以时域规范呈现，并基于阶跃响应分析性能。进行比较以确定哪种控制策略对所需俯仰角做出更好的响应。索引术语 - 模糊控制器、超前补偿器、纵向动力学、飞机。 ______________________________________________________________________________________________
基于 A3C 深度强化学习的空战机动决策方法
摘要：针对无人战斗机空战中的机动决策问题，本文提出了一种基于深度强化学习的无人战斗机自主机动决策方法。首先，建立敌我双方无人战斗机飞行机动模型及机动库。然后，考虑到无人战斗机俯仰角不同时各动作不同的状态转换效果，将俯仰角等10个状态变量作为状态空间。结合空战态势威胁评估指数模型，设计内部奖励与稀疏奖励相结合的两层奖励机制作为强化学习的评估依据。然后，根据异步优势演员-评论家（A3C）算法，构建全连接层的神经网络模型。通过多线程的方式，UCAV与环境不断交互学习，对模型进行训练，逐步学习到最优的空战机动对抗策略，并指导UCAV进行行动选择。该算法通过多线程异步学习，降低了样本间的相关性。最后，在三种不同的空战场景中验证了该方法的有效性和可行性。
使用飞行试验中的惯性导航系统数据确定攻角
图 1：NACA 空中数据臂设计，在 UTSI Cessna 210 右翼尖配备流动角叶片。 .............................................. 1 图 2：惯性（东北向下）坐标系。来源：USAF TPS [6]。 .............................................................................. 5 图 3：机身固定坐标系。来源：USAF TPS [6]。 ............................................................................................. 6 图 4：流动角参考系。u、v、w 分别是机身固定参考系上 x、y、z 方向的速度矢量。来源：NASA [9] ......................................................................................................... 8 图 5：X-Z 轴上的攻角、俯仰角和飞行路径角视图。来源：波音航空杂志 [11]。 ... 9 图 6：不同情况下攻角和俯仰角的差异 [12]。 ............................................................................. 9 图 7：由于升力要求，平飞中的攻角会发生变化 [12]。 ................................................................ 9 图 8：估算 Oswald 效率因子的方法。来源：Roskam [15]。 .............................................................. 16 图 9：阻力系数随马赫数变化的典型变化。来源：Kroo [16]。 .............................................................. 18 图 10：烟气风洞试验中机翼上方的上洗流。来源：Babinksy [17]。 ..............................................................
基于深度强化学习的控制器设计...
在本研究中，将深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法（该算法由人工神经网络和强化学习组成）应用于垂直起飞和着陆 (VTOL) 系统模型以控制俯仰角。之所以选择该算法，是因为传统控制算法（例如比例-积分-微分 (PID) 控制器）无法始终生成合适的控制信号来消除干扰和不必要的环境对所考虑系统的影响。为了控制该系统，在 Simulink 环境中对 VTOL 系统数学模型中的正弦参考进行训练，通过深度强化学习方法中具有连续动作空间的 DDPG 算法，该算法可以产生控制动作值，这些动作值采用能够根据确定的奖励函数最大化奖励的结构，以实现控制目的和人工神经网络的泛化能力。对于正弦参考和恒定参考，将俯仰角（指定 VTOL 系统的输出）的跟踪误差性能与传统 PID 控制器在均方误差、积分平方误差、积分绝对误差、百分比超调和稳定时间方面的性能进行了比较。通过模拟研究给出了得到的结果。