定位方法 GNSS 多星座(GPS、GALILEO 等)在开放频段与专有 IMU 自动驾驶仪姿态滚转控制和专有制导系统混合飞行控制机电驱动控制翼引信模式点起爆(PD)和延迟(D);近距(可选)
实际上,GPS 参考站数据从桁臂到 TDP 的转换是使用两点之间假定的已知基线向量(例如从调查中获得)、船舶姿态知识以及船舶为刚体的假设来完成的。
摘要:针对共轴旋翼飞行器自主飞行过程中模型参数的不确定性、外界扰动及传感器噪声对飞行的影响,研究位置姿态反馈控制系统的鲁棒反步滑模控制算法,以解决未知外界干扰情况下飞行器的轨迹跟踪问题。本文针对未知飞行,建立了基于受扰共轴旋翼飞行器的非线性动力学模型。然后,设计了非线性鲁棒反步滑模控制器,分为共轴旋翼飞行器的姿态控制器和位置控制器两个子控制器。在控制器中引入虚拟控制,构造Lyapunov函数,保证各子系统的稳定性。通过数值仿真验证了所提控制器的有效性。最后通过飞行试验验证了反步滑模控制算法的有效性。
本文重点介绍滑模观测器的设计,以估计晃动质量的位置和速度状态。这些状态随后用作姿态控制器的反馈信号。简单的比例微分 (PD) 刚体控制器无法安全地执行姿态命令,否则会遇到稳定性问题,即使在稳定状态下,非零晃动质量位置也会导致旋转角度抖动。通过晃动状态反馈,即使是非最优 PD 控制器也会在有限的执行器活动下表现出平滑的响应。然而,观测器的晃动模型参数的轻微不确定性会对控制器性能产生负面影响,从而增加液体的振幅和振荡行为。需要额外的观测器来估计正确的参数值。更强大的增量非线性动态逆控制器可以改善控制器响应,但需要进一步开发,例如,在反馈回路中加入陷波滤波器。
图 3.11:GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.12:GPS 与垂直陀螺仪姿态.................................................................................... 41 图 3.13:卡尔曼滤波器序列...................................................................................... 42 图 3.14:卡尔曼滤波器状态和协方差矩阵的进展....................................................... 46 图 3.15:扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 序列.................................................................... 47 图 4.1:YF-22 机载计算机 2.................................................................................... 52 图 4.2:NovAtel GPS.................................................................................................... 53 图 4.3:Goodrich Systems 垂直陀螺仪.................................................................... 54 图 4.4:IMU 与 GPS 测量获取率............................................................................. 55 图 4.5:GPS 位置(放大)..................................................................................... 57 图 4.6:GPS 位置 -瞬时信号丢失................................................................................ 57 图 4.7:方差计算的稳定状态时间段.................................................... 59 图 4.8:GPS 辅助 INS/垂直陀螺仪框图.................................................... 61 图 4.9:滤波处理序列....................................
简介:慢性脚踝不稳定性(CAI)是一种肌肉骨骼状况,它是从急性踝关节扭伤中演变而来的,其潜在机制尚未达成共识。越来越多的证据表明,踝关节损伤后大脑的神经塑性变化在CAI的发展中起关键作用。平衡缺陷是与CAI相关的重要危险因素,但是关于与受影响个体平衡控制有关的感觉运动皮质可塑性的证据很少。本研究旨在评估单腿姿态期间CAI和未受伤个体患者之间的皮质活性和平衡能力的差异,以及这些因素之间的相关性,以阐明CAI患者平衡控制的神经生理变化。
1.7 性能飞行测试条件和飞行员技术 1.11 1.7.1 姿态飞行 1.11 1.7.2 配平镜头 1.12 1.7.3 测试条件 1.12 1.7.4 稳定平衡条件 1.13 1.7.5 不稳定平衡条件 1.13 1.7.6 非平衡测试点 1.14 1.7.7 能量管理 1.15
1.7 性能飞行测试条件和飞行员技术 1.11 1.7.1 姿态飞行 1.11 1.7.2 配平镜头 1.12 1.7.3 测试条件 1.12 1.7.4 稳定平衡条件 1.13 1.7.5 不稳定平衡条件 1.13 1.7.6 非平衡测试点 1.14 1.7.7 能量管理 1.15