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模型识别自适应控制 – 实施案例...
对不断提高飞机性能的需求导致了飞行控制系统的引入，而现在这些系统已经变得非常复杂。通常应用的控制设计方法（例如增益调度、动态逆）需要精确的系统动态模型，并使用数值和实验方法进行复杂的空气动力学分析，并进行远远超出确保符合法规要求的飞行测试。随着模块化无人机的普及，需要快速、更便宜、可扩展的设计方法，从而导致自调节、自适应控制器领域的出现。自适应控制器不需要精确的工厂模型，它们可以根据配置偏差和飞行条件进行调整。这样可以增强控制系统的稳健性。自适应控制器的设计成本较低，并且可以轻松定制已经应用的控制器以适应给定飞机配置的要求。本文选择了模型识别自适应控制（MIAC，也称为间接自适应控制）框架（而不是更常用的模型参考自适应控制），因为它的适用范围更广（可以容纳任意零极点位置）并且可以分阶段引入。一旦确定模型识别的正确操作，就可以应用在线控制重新设计来完成自适应。本文的目的是研究 MIAC 对非线性多输入多输出 (MIMO) 系统的适用性，主要关注识别和参数自适应，这将导致自适应控制设计。对于
使用离散模型跟随的横向自动驾驶仪设计...
简介 许多方法已用于设计飞机自动驾驶仪。Taha 等人。(2009) 状态反馈、极点配置、滞后控制器和模型参考自适应控制技术已用于爬升率自动驾驶仪的设计。No 等人。(2006) 经典根轨迹和波特频率法用于设计高度稳定、速度和飞行路径角自动驾驶仪。此外，零努力脱靶概念也被有效用于提出适用于任意轨迹跟踪控制问题的制导律。在所提出的制导方案中，命令以速度、飞行路径和航向角的形式给出，以便它们可以轻松地与现有的控制配置相匹配，Giampiero 等人。(2007) 编队控制的设计基于内环和外环结构。平面外环制导律采用反馈线性化设计，而垂直通道的外环采用补偿器设计。内环线性控制器也是使用经典补偿方法设计的，Taha 等人。(2009) 设计了一个监督控制系统来管理不同自动驾驶仪的接合和脱离，并将命令输入传递给它们，使飞机实现所需的轨迹。在本文中，使用离散时间的模型跟踪技术设计了不同的自动驾驶仪。选择这些自动驾驶仪是为了将它们用于制导系统，以促使飞机在横向规划中实现特定的飞行路径。这些自动驾驶仪包括倾斜角、航向和水平环路自动驾驶仪。每个自动驾驶仪都将在飞机非线性模拟程序 (Brain, 1992) 上进行模拟，以说明飞机的响应并检查其实现平稳和可接受的机动的能力。本文使用了飞行条件 3 下的 Delta Aircraft 数据 (Etkin, 1982)。自动驾驶仪设计程序
根据...
摘要在本研究中，新发现揭示了图理论的全球脑连通性测量和认知能力之间的密切关联，即管理和调节健康成年人的负面情绪的能力。的功能性大脑连通性措施已经从四个组中的眼睛闭合和闭上静止状态的脑电图记录中进行了估计，其中包括使用相反的情感调节策略（ERS）的个人：而20个人通常会使用两种相反的策略，例如反思和认知分散分心，例如20个不使用这些不使用这些策略的人，其中包括20组，其中包括2N组成的组合。在第三组和第四组中，有一些匹配的人，他们经常一起使用表达性抑制和认知重新评估策略，并且从不使用它们。eeg的测量值和个人的心理测量分数均从公共数据集柠檬下载。由于它对体积传导不敏感，因此已将定向转移函数应用于62通道记录，以在整个皮质上获得皮质连通性估计。关于良好定义的阈值，连接性估计已转换为二进制数字以实现大脑连接工具箱。通过统计逻辑回归模型和由频率频段特定网络驱动的深度学习模型相互比较，这些模型参考了大脑的隔离，集成和模块化。总体结果表明，在分析全频段（0：5 45 Hz）EEG时获得了96.05％（第一比第二）和89.66％（第3与第四）的高分类精度。总而言之，负面策略可能会破坏隔离和整合之间的平衡。尤其是图形结果表明，经常使用反刍会导致参考网络弹性的分类性下降。发现心理计量评分与全球效率，局部效率，聚类系数，透射率，传递性和分类性的大脑网络度量高度相关。