12、多旋翼飞行器动力学建模与实验分析

多旋翼飞行器动力学建模与实验分析

1 多旋翼飞行器建模基础

1.1 四元数优势

在多旋翼飞行器建模中,四元数具有显著优势。与欧拉角相比,四元数能保持方程的线性,避免奇异性问题,计算简单且适用于所有姿态。例如,描述四元数导数与飞行器机体角速度关系的方程(6.30)仅有四个未知变量,而用旋转矩阵表示的微分方程(6.14)有九个未知变量。因此,四元数在数值稳定性和计算效率上更胜一筹。

1.2 多旋翼飞行控制刚体模型假设

为方便建模,引入以下假设:
- 假设 1:多旋翼为刚体。
- 假设 2:质量和转动惯量恒定。
- 假设 3:多旋翼的几何中心和质心重合。
- 假设 4:多旋翼仅受重力和螺旋桨推力作用,重力沿 $o_e z_e$ 轴正方向,螺旋桨推力沿 $o_b z_b$ 轴负方向。
- 假设 5:奇数编号的螺旋桨逆时针旋转,偶数编号的螺旋桨顺时针旋转。

该模型与其他刚体动力学模型的主要区别在于,螺旋桨产生的推力始终垂直于机身平面,即推力方向始终与 $o_b z_b$ 轴负方向一致。

1.3 刚体运动学模型

设多旋翼质心向量为 $e_p \in R^3$,可得 $e \dot{p} = e_v$,其中 $e_v \in R^3$ 表示多旋翼的速度。姿态运动学模型分为以下三种:
- 欧拉角模型 :基于假设 1,结合相关方程可得:
- $e \dot{p} = e_v$
- $\dot{\varPhi} = W \cdot b \omega$
- 旋转矩阵模

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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