XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制输入
ATR 72 弹跳着陆中提到的不当控制输入
为了履行基金会独立和无党派传播客观安全信息的使命，FSF 出版物征集可靠的贡献，以促进对航空安全问题的发人深省的讨论。如果您有适合《事故预防》的文章提案、已完成的手稿或技术论文，请联系出版部主任。处理手稿时会非常谨慎，但飞行安全基金会对提交的材料不承担任何责任。出版部工作人员保留编辑所有已发表投稿的权利。基金会购买手稿的所有权利，并在出版后向作者付款。如需更多信息，请联系出版部。
最小成本下复杂网络的可控性
控制论中的可控性概念是指通过选择合适的输入将系统引导至期望状态的能力。复杂网络（如交通网络、基因调控网络、电网等）的可控性可以实现高效运行或全新的应用可能性。然而，当控制理论应用于此类复杂网络时，会出现一些挑战。本论文考虑了其中一些挑战，特别是我们研究如何通过放置控制输入或通过在节点之间增加边来扩展网络，以最低成本使给定网络可控。作为成本函数，我们采用所需的控制输入数量或它们必须施加的能量。如果控制输入可以取正值或负值，但不能同时取正值或负值，则称为单侧控制。受许多单侧控制常见的应用的启发，我们将这种特殊情况下的经典可控性结果重新表述为更高效的形式，以便进行大规模分析。假设每个控制输入只针对一个节点（称为驱动节点），我们表明单边可控性问题在很大程度上是结构性的：根据网络的拓扑特性，我们推导出单边控制输入最小数量的理论下限，这些界限与已经为无约束控制输入最小数量建立的界限类似（例如，可以假设正值和负值）。通过单边控制输入放置的建设性算法，我们还表明理论界限通常可以实现。如果需要不合理的控制能量来将其引导到某个方向，网络可能在理论上可控，但在实践中不可控。对于无约束控制输入的情况，我们表明控制能量取决于网络模式的时间常数，它们越长，控制所需的能量越少。我们还提出了不同的驱动节点放置问题策略，以降低控制能量要求（假设理论可控性不是问题）。对于我们考虑的最一般的网络类别，即具有任意特征值（因而具有任意时间常数）的有向网络，我们建议基于网络非正态性的新特征（即网络能量分布不平衡）的策略。我们的公式允许将节点级别的网络非正态性量化为两个不同中心性指标的组合。第一个度量量化每个节点对网络其余部分的影响，而第二个度量则描述从其他节点间接控制节点的能力。选择最大化网络非正态性的节点作为驱动节点可显著减少控制所需的能量。扩大网络，即为其添加更多边，是一种有希望减少控制网络所需能量的替代方法。我们通过推导敏感度函数来实现这一点，该函数能够用 H 2 和 H ∞ 范数量化边修改的影响，进而可用于设计边添加，以改进常用的控制能量指标。
线性系统 L2 稳定的输出反馈律和事件触发条件的共同设计
我们研究了使用输出反馈事件触发控制器的线性系统的 L 2 稳定性。特别是，我们感兴趣的场景是，工厂输出和控制输入分别通过两个不同的数字通道传输到控制器和执行器，这两个数字通道有自己的采样规则。工厂动态受外部干扰的影响，输出测量和控制输入受噪声干扰。我们提出了一种协同设计程序，用于同时合成动态输出反馈定律和事件触发条件，使得闭环系统在 L 2 增益上界给定的情况下是 L 2 稳定的。所需条件以线性矩阵不等式 (LMI) 的可行性来表述。然后，我们利用这些 LMI 来最大化工厂输出和/或控制输入两次传输之间的保证最短时间。我们还提出了一种启发式方法来减少每个通道的传输量。所开发的技术将时间驱动（因此是周期性的）采样作为特殊情况，并且结果在此背景下也是新颖的。所提出方法的有效性通过数值示例得到说明。
使用...检查四旋翼飞行器逆向模拟问题
研究了四旋翼机动飞行。提出的信赖域狗腿（DL）技术减轻了牛顿法在求解过程中用于系统状态数值微分的弱点。所提出的技术强调了逆模拟问题的全局收敛解。通过计算使四旋翼飞行器能够遵循指定轨迹（包括爬升悬停和巡航悬停机动）所需的控制输入来评估该算法。使用为四旋翼飞行器开发的线性最优控制通过直接模拟生成轨迹。四旋翼飞行器的旋翼是基于叶片元素理论（BET）、线性空气动力学和旋翼盘上非均匀流入开发的非线性模型。结果表明，从逆模拟获得的控制输入与通过直接模拟估计的控制输入具有良好的一致性。结果还证实，规定轨迹与直接模拟生成的轨迹之间的最大差异小于 0.02%，因此，信赖域狗腿优化的逆模拟的潜在应用显而易见。
带稳定性增强器的无尾飞行器增量反步滑模轨迹控制
摘要：本文提出了一种增量反步滑模（IBS）控制器，用于无尾飞机的轨迹控制，该控制器具有未知干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种限制虚拟控制输入速率和幅度的稳定性增强器（SE）。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时，将激活第一层 SE 来修改轨迹跟踪误差；当虚拟控制输入超出边缘时，第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。在 SE 的帮助下，增量控制方法可以扩展到外环控制，而无需考虑内环系统的动态特性。此外，提出了一种状态导数自适应估计器，与 IBS 相结合，使控制器表现出良好的鲁棒性。最后，给出了两个仿真。第一次仿真表明系统对外部干扰和模型不确定性不敏感，第二次仿真证明了 SE 的有效性。
文章 带稳定性增强器的无尾飞机增量反步滑模轨迹控制
摘要：本文提出了一种增量反步滑模 (IBS) 控制器，用于无尾飞机的轨迹控制，该飞机具有未知的干扰和模型不确定性。所提出的控制器基于无尾飞机的非线性动力学模型。提出了一种稳定性增强器 (SE)，它限制了虚拟控制输入的速率和幅度。稳定性增强器由两层组成。当虚拟控制输入接近边缘时，第一层 SE 将被激活以修改轨迹跟踪误差；当虚拟控制输入超过边缘时，第二层 SE 将降低控制增益以确保虚拟控制输入尽快落在边缘内。借助 SE，增量控制方法可以扩展到外环控制，而无需考虑内环系统的动态特性。此外，提出了一种状态导数的自适应估计器，与 IBS 一起，使控制器表现出出色的鲁棒性。最后，给出了两个仿真结果。第一次仿真表明系统对外界干扰和模型不确定性不敏感，第二次仿真证明了SE的有效性。
飞行模拟器中的运动 进化的故事 | 航空焦点
驾驶飞机时，人脑不断接收加速度变化的信息，并根据飞行条件对其进行解释。平稳飞行是指所有平面的加速度都恒定或接近恒定的状态。当加速度出现多个不同幅度的变化时，就会出现湍流飞行。当飞机转弯、爬升或下降，或增加或降低速度时，就会产生加速度，我们可以对其进行解释，并影响我们的控制输入。例如，用力向后拉操纵杆会导致运动方向快速改变，我们感觉到的是“G”。这种感觉的强度很可能会促使我们放松或停止控制输入，以降低变化率（或加速度），从而降低此操作的“G”，并使飞机恢复稳定飞行状态。
机器人操纵器和自动驾驶汽车的连续循环中基于平坦的控制
摘要：通过使用基于平局的控制方法来解决机器人操纵器和自动驾驶汽车的多变量和非线性动力学的控制问题，该方法在连续循环中实现。这些机器人系统的状态空间模型分为两个子系统，它们之间在级联回路中连接。这些子系统中的每个子系统都可以独立看作是一个差异的系统，并且可以通过其动力学反转来执行其控制，就像输入输出输出线性化频率的情况下一样。第二个子系统的状态变量成为第一个子系统的虚拟控制输入。又将外源控制输入应用于第一个子系统。整个控制方法是在两个连续的循环中实现的，并且通过Lyapunov稳定性分析也证明了其全球稳定性属性。在两个案例研究中确定了控制方法的有效性：（a）控制3-DOF工业刚性链接机器人操纵器，（ii）控制3-DOF自主水下容器。
Ministab 系统描述
德克萨斯州大草原市，以自动飞行控制系统 (AFCS) 的形式为 TH-57 提供基本的 IMC 飞行能力。MINISTAB 系统设计为三轴透明飞行控制系统。在俯仰和滚转轴上，它提供速率阻尼、姿态保持，并结合了力配平功能。偏航增强提供速率阻尼和相对航向保持。系统的俯仰和滚转增强基本上独立于偏航增强运行。此外，在巡航飞行方案中，系统还提供高度保持功能。MINISTAB 设计为透明的 AFCS，这意味着系统的控制输入对操作员来说是看不见的，操作员可以随时用驾驶舱飞行控制输入覆盖 AFCS。这些类型的 AFCS 输入，其中 AFCS 在后台进行飞行控制输入而操作员不知情，被称为“内环”。换句话说，操作员在飞行时不必主动考虑使用 AFCS 系统。由于飞行控制系统采用液压增压设计，力配平旨在为操作员提供人工感觉。AFCS 系统使用与飞行控制液压增压伺服器一起安装的串联执行器。因此，MINISTAB 输入到飞行控制系统中的方式是“内环”方式，即操作员无法在周期性、集体或偏航踏板中检测到 MINISTAB 输入。附件 (1) 中给出了 MINISTAB 操作的流程图。该系统由 3 台计算机（每个控制轴一台）、3 个配平阻尼单元 (TDU)、一台空气数据计算机、3 个执行器、执行器位置指示器、MINISTAB 控制器、接线盒、周期式握把配平开关和踏板配平微动开关组成。MINISTAB 控制器 安装在飞行员之间的中央控制台上的控制面板（图 2）旨在
DKS 1 智能数字伺服驱动器，集成电源...
类型：DAA 1.1 “带绝对编码器仿真器的模拟接口”卡允许智能数字交流伺服驱动器通过模拟接口与传统控制器一起操作。它还包含用于与连接的控制器通信的控制输入和信号输出，并根据 SSI 标准（同步串行接口）输出实际绝对位置值。