【直升机】基于Quansar双自由度直升机（含两个直流电机螺旋桨 控制俯仰角θ和偏航角ψ）附Matlab代码和复现

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🔥 内容介绍

两自由度直升机以固定基座为基础，配备两台由直流电机驱动的螺旋桨；这两台螺旋桨分别控制直升机俯仰通道（Pitch Channel）的升降运动与偏航通道（Yaw Channel）的侧向运动 [1]。该结构有助于理解可应用于航空航天等相关设备开发的动力学控制规律。

在动力学特性上，这种直升机存在非线性特征与开环不稳定性，而这些因素为控制器设计提供了多种实现思路。鉴于该结构在军事与民用领域的应用潜力，目前已开发出多种稳定控制方法，例如模糊控制技术 [2] 与根轨迹法 [3] 等。其中，根轨迹法的零极点配置方法简洁，且通过该方法设计的系统具备更优的稳定性与控制性能，能够更灵活地满足各类设计指标。本项目将采用根轨迹法进行控制器设计。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

/wn, wn >= 0.9

wn = 1;    %zeta*wn >= 0.306 (option by ourselves)

T = 0.2;    %T = tr/10##########A1

%% Pitch Channel

% G_p,zeta(s) transfer function

num_p = [37.2021];

den_p = [1 0.2830 2.7452];

Gs_p = tf(num_p, den_p)    %transfer function of Gs**********Q2

Gs_poles_p = pole(Gs_p)    %poles of Gs**********Q2

% Zero-order-hold discrete equivalent, Gz transfer function

Gz_p = c2d(Gs_p, T)    %transfer function of Gz##########A2

Gz_zeros_p = zero(Gz_p)    %zeros of Gz##########A2

Gz_poles_p = pole(Gz_p)    %poles of Gz##########A2

% Desired locations of dominant closed-loop poles

disp('Desired pole in s-domain');

s_d = -zeta*wn + wn*sqrt(1 - zeta.^2)*i    %desired poles of s-domain##########A3

disp('Desired pole in z-domain');

z_d = exp(s_d*T)    %desired poles of s-domain##########A3

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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