近年来,四旋翼飞行器控制设计研究迅速增多。四旋翼飞行器的线性控制器设计已在多项工作中实现,如线性二次调节器 (LQR) 和比例积分微分 (PID) (Khatoon 等人,2014) (Reyes-Valeria 等人,2013)。非线性控制设计也已通过不同的技术实现,如反步法 (Das 等人,2009)、滑模 (Runcharoon 和 Srichatrapimuk,2013) 和反馈线性化 (Saif,2009)。(Castillo 等人,2005) 将非线性控制算法与 LQR 控制律的性能进行了比较。结果显示,线性控制器应用于非线性系统时,响应不稳定,而非线性控制器则显示稳定响应。(Gomes 等人,2016) 使用 AR.Drone 四旋翼飞行器和 Vicon 运动捕捉系统跟踪移动目标,并使用比例微分 (PD) 控制器进行线性定位。(Mashood 等人,2016) 展示了两架 AR.Drone 使用 VICON 系统和 MATLAB/SIMULINK 进行反馈和控制实现,沿平方路径飞行的实验结果。这可以通过 AR Drone Simulink 开发套件 (ARDSDK) 实现。(Campbell 等人,2012) 展示了四旋翼飞行器自动驾驶仪的设计和实现,使无人机能够起飞、从一个位置移动到另一个位置并降落在所需位置 -
摘要。目前,制造可靠的无人机(无人机)是科学和技术的一项重要任务,因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例,所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中,我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型,并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案,该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中,我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构,并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统,该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件,并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK(分区操作内核)。在其存储库中,它包含一个四轴飞行器系统的示例设计,使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统,该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性,我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例,以证明稳定性。
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。
摘要 具有过渡飞行能力的微型飞行器,或简称为混合微型飞行器,结合了固定翼配置在续航能力方面的有益特性以及旋翼机的垂直起降能力,可在典型任务中执行五个不同的飞行阶段,例如垂直起飞、过渡飞行、前飞、悬停和垂直着陆。这种有前途的微型飞行器类别比传统微型飞行器具有更宽的飞行包线,这对控制界和空气动力学设计师都意味着新的挑战。混合微型飞行器的主要挑战之一是过渡飞行阶段气动力和力矩的快速变化,很难准确建模。为了克服这个问题,我们提出了一种飞行控制架构,它使用智能反馈控制器实时估计和抵消这些快速动态。所提出的飞行控制器旨在稳定混合微型飞行器的姿态以及它在所有飞行阶段的速度和位置。通过使用无模型控制算法,所提出的飞行控制架构无需精确的混合微型飞行器模型,因为该模型成本高昂且耗时。介绍了一套全面的飞行模拟,涵盖了尾座微型飞行器的整个飞行包线。最后,进行了真实飞行测试以比较模型
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。
最近,研究人员使用细长的静压探头在 Longshot 高超声速风洞的自由流中进行测量。他们发现,压力大于假设等熵喷嘴流获得的理论值。现在研究了喷嘴膨胀过程中流动凝结的存在,这可能是非等熵性的来源,以解释自由流静压不匹配。研究了不同的停滞温度,它们会延迟或促进流动成核。经证实,Longshot 风洞的标准操作条件没有凝结。在较低停滞温度下进行的实验成功促进了氮的凝结,静压探头可以检测到。与异质成核理论一致,已经实现了微弱的流动过饱和。证明了静压探头的精确性能及其对高超声速流动表征的实用性。
摘要:本文旨在介绍四轴飞行器的设计、仿真和控制,以无人机 (UAV) 为例。为了实现这一目标,我们开发了四轴飞行器的数学模型。在 MATLAB/Simulink 环境中开发了模型仿真和控制器设计。尽管它仍然是一个完整的非线性系统,但本文采用了四轴飞行器的数学表示和目标系统的建模。对所获得的数学模型进行了线性化。为了设计姿态控制器,使用系统识别技术获得了负责四轴飞行器运动的无刷直流电机 (BLDCM) 的传递函数。本文描述了一个完整的测试实验以实现这一目标。对设计的控制器进行了评估,并讨论了仿真结果。关键词:无刷直流电机 (BLDCM)、无人机 (UAV)、电子速度控制 (ESC)。1. 简介四轴飞行器无人机已被证明可用于许多军事和民用应用。最重要的特点是垂直起降 (VTOL) 和悬停能力,因此它适合于执行诸如监视、道路交通监控、自然灾害后的受害者定位等任务。此类飞行器也引起了学术研究机构越来越多的兴趣,因为它们可以用作机器人研究的低成本试验台 [1] , [2], [3]。为了让 au
在过去的几十年里,航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注,并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪,由于存在各种模型不确定性和环境干扰,基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用,并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外,近年来,我们还看到一种日益增长的趋势,即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器,以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明,这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处,它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后,讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后,概述了各种最近开发的基于优化理论的方法,这些方法能够产生最佳制导和控制命令,包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面,例如它们的主要优势和固有挑战。随后,特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后,总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
摘要。目前,制造可靠的无人机是科学技术领域的一项重要任务,因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用途,因此我们需要确保其可靠性。在本文中,我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型,并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案,该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中,我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构,并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统,该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件,并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。开源 POK(分区操作内核)就是这种操作系统的一个很好的例子。在其存储库中,它包含一个四轴飞行器系统的示例设计,使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统,该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性,我们建议使用形式化验证方法。我们还使用演绎方法在代码级别提供可验证属性的示例,并使用差分动态逻辑在信息物理系统级别提供可验证属性的示例,以证明稳定性。
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.