53、混合飞艇侧风稳定的混合模型预测控制

混合飞艇侧风稳定的混合模型预测控制

1. 研究背景与目标

在地面操作时,侧风会对混合飞艇造成很大影响,严重时甚至导致飞艇倾翻。本文旨在设计并实现一种自动阵风对抗系统(CGS),通过基于惯性测量单元(IMU)数据估计飞艇姿态和当前风干扰,控制安装在机翼尖端的推进器来抵消干扰影响,从而在风干扰下稳定混合飞艇,扩展安全操作条件范围。该CGS控制器需计算最优控制输入,能自主运行无需飞行员干预,在机载硬件上高效计算,且能灵活适应未来混合飞艇设计。

目前,固定翼飞机在风干扰下滑行时由飞行员手动操作控制面;混合飞艇虽有类似洛克希德·马丁公司的气垫着陆系统等风稳定系统,但仅适用于静止状态。而小型无人机的飞行中风稳定较为常见,本文采用类似方法,但重点是地面操作时的风稳定。

由于常见的混合模型预测控制(HMPC)方法计算复杂度高或缺乏灵活性,且难以准确预测风干扰,因此本文提出了一种定制的HMPC方案。

2. 技术方法
2.1 物理设置

本文在一架翼展4米的无人混合飞艇上设计、实现并评估CGS。飞艇主体由充气机翼外壳和两个充气浮筒组成,三轮起落架包含三个轮子,其中两个安装在浮筒上,一个安装在与机翼外壳相连的机身上。CGS由传感器、处理器和推进器组成,为最大化控制权限,推进器安装在机翼尖端。

2.2 混合系统模型

根据飞艇运行状态,可将其动力学分为三种不同模式,因此将系统建模为混合动态系统。由于地面操作时偏航运动由飞行员手动控制,假设其为零且不包含在飞艇状态中。飞艇状态包括滚转和俯仰角度及其角速度,状态向量表示为 (x = \begin{bmatrix} ^1\alpha_x & ^1

### 飞艇有限元模型在MATLAB中的实现 对于飞艇有限元模型的建立,在MATLAB环境中主要依赖于其强大的数值计算能力和丰富的工具箱支持。为了构建这样的模型,通常需要掌握一定的C语言编程能力[^1],因为部分核心算法可能需要用更高效的低级语言编写并集成到MATLAB中。 #### 1. 基础理论准备 了解基本的线性代数概念是必要的前提条件之一,尤其是矩阵运算方面的能力。这有助于理解结构力学方程组表示形式及其求解过程。此外,熟悉最小二乘法优化技术同样重要,它可用于处理测量数据拟合等问题。 #### 2. MATLAB 工具箱的选择 MATLAB提供了多个适用于工程分析领域内的专用工具箱,如Partial Differential Equation Toolbox可以用于解决偏微分方程问题;Optimization Toolbox则能帮助寻找最优设计方案。然而针对具体应用——即创建飞行器(包括但不限于飞艇)结构仿真程序,则推荐使用Aerospace Toolbox和Simulink产品家族下的相关模块来辅助完成任务。 #### 3. 构建有限元网格 利用MATLAB内置函数`meshgrid()`可快速生成二维或三维空间内均匀分布节点坐标系,并通过定义单元连接关系形成完整的离散化几何形状描述。在此基础上进一步引入物理属性参数设定(比如材料特性),从而建立起初步的FEA框架。 ```matlab % 创建一个简单的矩形区域上的三角形单元划分作为例子 [x, y] = meshgrid(0:0.1:1, 0:0.1:1); pdeplot(x(:),y(:),'Mesh','on') axis equal tight; xlabel('X'); ylabel('Y'); title('Simple Mesh Example') ``` #### 4. 定义边界条件与载荷施加方式 根据实际需求指定固定端约束位置以及外力作用点位移限制情况等信息。这部分工作往往涉及到较为复杂的数学表达式的推导,因此建议先查阅经典教材获取相应知识点后再尝试编码实践。 #### 5. 方程组装及求解策略制定 最后一步就是将所有局部刚度矩阵组合成全局系统方程式,并调用合适的迭代算法进行最终的结果计算。这里可能会遇到大规模稀疏矩阵操作效率瓶颈的问题,此时应当考虑采用预处理器加速收敛速度或者借助GPU硬件资源提升性能表现。
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