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航空发动机多变量滑模控制设计
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四旋翼无人机的建模与滑模控制
在本文中，我们使用非线性滑模控制方法处理四旋翼飞行器的稳定和跟踪问题。首先，借助牛顿-欧拉形式，提出了四旋翼飞行器的动态非线性模型，其中考虑了不同的物理现象和气动力及力矩。然后基于 Lyapunov 理论设计滑模控制器来稳定和跟踪四旋翼飞行器的姿态和位置。进行了几次模拟结果，以显示所提出的建模和非线性控制方法的有效性。即将进行的工作将使用基于元启发式的方法调整和优化所有 SMC 参数。此外，还将研究设计的 SMC 方法的硬件在环 (HIL) 联合仿真。
四旋翼无人飞行器的建模与滑模控制...
在本文中，我们使用非线性滑模控制方法处理四旋翼飞行器的稳定和跟踪问题。首先，借助牛顿-欧拉形式，提出了四旋翼飞行器的动态非线性模型的开发，该模型考虑了不同的物理现象和气动力和力矩。然后基于 Lyapunov 理论设计滑模控制器来稳定和跟踪四旋翼飞行器的姿态和位置。进行了几次模拟结果，以显示所提出的建模和非线性控制方法的有效性。即将开展的工作将使用基于元启发式的方法调整和优化所有 SMC 参数。此外，还将研究设计的 SMC 方法的硬件在环 (HIL) 联合仿真。
PEM 燃料电池堆呼吸的滑模策略...
I. 引言燃料电池（FC）是一种将氢化学能转化为电能的装置，可用于从移动和固定电源系统到便携式设备等各种应用。FC 的工作原理早在 1839 年就被发现，但直到最近二十年，该领域的研究活动才显着增加，提高了 FC 的灵活性和可靠性 [1]。促使 FC 发展的最重要因素之一是化石燃料燃烧对环境的严重影响。考虑到可以利用可再生能源（太阳能、风能、地热能等）通过水电解生产氢气，聚合物电解质膜 (PEM) 燃料电池成为减少对化石燃料依赖的最清洁和最有前途的替代品之一 [2]。该领域的改进需要跨学科工作和许多领域新技术的开发。最重要的问题之一与开发系统地处理干扰和模型不确定性的稳健控制策略有关。例如，在可变负载跟踪期间，针对电池内部燃料-氧化剂协调问题的有效控制算法可以避免瞬时功率下降和电池膜的不可逆损坏。然而，从控制的角度来看，燃料电池堆代表着一项重大挑战，因为它们相关的子系统存在相互冲突的控制目标和复杂的动态[3]。例如，九阶非线性模型用于描述基于氢-空气供给堆的发电系统。在这种模型中，状态相互作用通常通过以下方式建模
为医疗补给任务的固定翼无人机设计滑模控制器
图 3.29：升降舵偏转信号 ...................................................................................................... 37 图 3.30：方向舵偏转信号 ...................................................................................................... 37 图 3.31：沿 X 方向的速度 B（“u”） ............................................................................................. 38 图 3.32：沿 Y 方向的速度 B（“v”） ............................................................................................. 38 图 3.33：沿 Z 方向的速度 B（“w”） ............................................................................................. 38 图 3.34：滚转速率（“p”） ............................................................................................................. 39 图 3.35：俯仰速率（“q”） ............................................................................................................. 39 图 3.36：偏航速率（“r”） ............................................................................................................. 39 图 3.37：滚转角度（“Phi”） ............................................................................................................. 40 图 3.38：俯仰角度（“Theta”） ........................................................................................... 40 图 3.39：偏航角（“Psi”）................................................................................................... 40 图 3.40：迎角
基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用
推荐引用 推荐引用 Kadungoth Sreeraj，Adarsh Raj，“基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用”（2019 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
无模型滑模控制算法（包括对真实四旋翼飞行器的应用）
摘要 - 滑模控制是一种鲁棒的非线性控制算法，已用于实现无人飞机系统的跟踪控制器，该控制器对建模不确定性和外部干扰具有鲁棒性，从而为自主操作提供出色的性能。无人飞机系统滑模控制应用的一个重大进步是采用无模型滑模控制算法，因为滑模控制实施中最复杂和最耗时的方面是结合系统模型推导控制律，这是每个单独的滑模控制应用都需要执行的过程。使用各种航空系统模型和真实世界干扰（例如离散化和状态估计的影响）在模拟中比较了各种无模型滑模控制算法的性能。结果表明，两种性能最佳的算法表现出非常相似的行为。这两种算法在四旋翼飞行器上实现（在模拟和使用真实硬件的情况下），并使用相同的状态估计算法和控制设置将其性能与传统的基于 PID 的控制器进行了比较。模拟结果表明，无模型滑模控制算法表现出与 PID 控制器相似的性能，而无需繁琐的调整过程。两种无模型滑模控制算法之间的比较表明，通过跟踪误差的二次均值测量，性能非常相似。飞行测试表明，虽然无模型滑模控制算法可以控制真实硬件，但在成为传统控制算法的可行替代方案之前，还需要进一步的特性描述和重大改进。无模型滑模控制和基于 PID 的飞行控制器都观察到了较大的跟踪误差，并且其性能对于大多数应用而言是不可接受的。两种控制器的性能不佳表明跟踪误差可以归因于状态估计中的误差。通过改进状态估计进行进一步测试将可以得出更多结论。关键词：无模型控制、滑模控制、鲁棒控制、飞行控制、无人机系统。1.简介
基于滑模方法的混合储能微电网频率协调控制策略
摘要 对于含可再生能源的微电网而言，频率稳定性至关重要，然而源荷不确定性会导致频率的恶化和储能设备的增加。为此，提出了一种基于滑模方法的含混合储能系统（HESS）微电网频率协调控制策略。首先，设计详细频率调节方案，将频率偏差和区域控制误差分成不同分量作为不同电源的功率参考值。其次，通过设计模糊控制器设定由超级电容和电池组成的HESS的功率阈值，以降低HESS的备用功率，避免不合理的功率输出。第三，建立含HESS的负载频率控制模型，并利用详细频率调节方案设计滑模控制。最后，通过不同算例的对比，验证了所提频率协调控制策略的有效性。
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。
基于反步滑模的共轴旋翼飞行器轨迹跟踪控制算法及试验
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。