小扰动假设

飞行控制系统原理
最新推荐文章于 2025-07-11 01:18:45 发布
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如果控制系统飞行正常，实际飞行弹道总是与理想飞行弹道相接近，所以可以把实际运动参数用理想运动参数和其偏差量来表示。

比如：

\alpha =\alpha _{0}+\bigtriangleup \alpha

\beta =\beta _{0}+\bigtriangleup \beta

而当理想\beta=0时，

\beta =\bigtriangleup \beta

电力系统仿真：电力系统稳定性分析_（3）.电力系统小扰动稳定性分析
2401_87715305的博客
03-29 927
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仿真技术在控制系统中的应用 ---飞机姿态控制仿真（ 俯仰角）
大猪蹄子的博客
01-19 9401
飞机在飞行过程中改变俯仰角度，可以改变飞行的垂直高度及飞行速度。那么飞机的俯仰角是如何实现稳定的改变的呢？
飞行力学全量方程和小扰动方程matlab程序
01-14
matlab编写的飞行力学全量方程以及小扰动方程程序，该程序以f16数据为基础编写的
基于Matlab工具箱的电力系统小干扰稳定性分析
05-12
论文，基于Matlab工具箱的电力系统小干扰稳定性分析，可以了把
小扰动线性化思想在机器学习中的跨界应用
十八子的博客
06-01 1811
文章目录一个具体的应用过程小扰动思想和算法的联系 一个具体的应用过程 在之前提到的一个项目里，有一个重要的细节被一带而过了。 原文链接：凸约束机器学习模型的探索及其可解释性思考 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36870202/article/details/116889535 我们搭建一个凸(拟凸)的机器学习模型，主要有三点考虑： 让输入-输出的变化关系更合理，进而保证模型可解释； 训练模型参数(或优化求解)过程中，尽量稳定和鲁棒，即容易收敛到全局最优解； 问题可以这样简化：输入小幅度
运载火箭、导弹等飞行器纵向小扰动线性化方程建模实操(Matlab代码）
shepinxiong的博客
07-11 821
这次给出飞行器纵向运动方程小扰动线性化建模的实操示例，Matlab代码，让从事飞行器姿态控制律设计的小伙伴有个直观的感受。
F16model_f16飞机仿真模型_飞行力学_飞行动力学_飞行动力仿真_
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包含空气动力学、推进系统、飞行力学建模的一个开环仿真模型
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扰动观测器
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在传统的控制理论中，系统模型通常假设是已知且静态不变的，但在实际应用中，机械系统的参数往往存在不确定性，如负载的惯量、摩擦力以及外部扰动等，这些因素会严重影响控制性能。扰动观测器就是为了解决这些问题而...
飞行动力学 - 第23节-运动方程的线化 之 基础点摘要
lida2003的专栏
09-13 1835
飞行动力学 - 第23节-运动方程的线化 之 基础点摘要
非线性反馈线性化方法
05-22
随着现代飞机的飞行任务逐渐趋向复杂化、极限化方向发展,高胜能、多任务飞往腔制 系统不断出现,飞控系统己变的相当复杂。在这种情况下,飞机的动态模型具有显著的非线 性,基于小扰动线性化方程的线性系统设计方法己经难于满足系统设计要求,这就迫使人了rJ 以非线性模型为基础,研究飞机的非线性控制规律的设计方法。 在飞机飞行过程中,进场着陆阶段是较为复杂和重要的一个阶段。在该阶段中,飞行状 态,飞机外型,发动机的工作状态都有很大的变化,从而导致飞行难度的大幅度增加。此 时,飞行员紧张程度比飞行总过程内的平均紧弓箭与渡高出or至巧倍。为了保证飞机的安全 着陆,人了门越来越重视着陆的自动控制问题,研究各种控制方案。
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07-18
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在Matlab中进行小扰动稳定分析通常基于电力系统模型，以下介绍相关方法、代码和案例。 ### 方法 - **特征值分析法**：通过建立电力系统的线性化状态空间模型，对系统的状态矩阵进行特征值计算。根据特征值的实部和虚部分析系统的稳定性，实部为负表明系统在该模态下是稳定的，实部为正则系统不稳定。 - **时域仿真法**：在系统受到小扰动后，对系统的非线性微分方程进行数值求解，观察系统状态变量随时间的变化情况来判断系统的稳定性。 ### 代码示例 以下是一个简单的特征值分析法的Matlab代码示例，假设已经得到了系统的状态矩阵 `A`： ```matlab % 定义系统的状态矩阵 A A = [ -1 2; -3 -4 ]; % 计算特征值 eigenvalues = eig(A); % 分析特征值的实部 real_parts = real(eigenvalues); % 判断系统稳定性 if all(real_parts < 0) disp('系统是小扰动稳定的'); else disp('系统存在小扰动不稳定的模态'); end ``` ### 案例 考虑一个简单的单机无穷大系统，其状态方程可以表示为： \[ \begin{cases} \dot{\delta}=\omega - \omega_0\\ M\dot{\omega}=P_m - P_e - D(\omega - \omega_0) \end{cases} \] 其中，$\delta$ 是发电机的功角，$\omega$ 是发电机的角速度，$\omega_0$ 是同步角速度，$M$ 是转动惯量，$P_m$ 是机械功率，$P_e$ 是电磁功率，$D$ 是阻尼系数。 以下是对应的Matlab代码实现： ```matlab % 参数设置 M = 5; % 转动惯量 D = 1; % 阻尼系数 Pm = 1; % 机械功率 Pe = 1; % 电磁功率 omega0 = 1; % 同步角速度 % 线性化状态矩阵 A = [ 0 1; 0 -D/M ]; % 计算特征值 eigenvalues = eig(A); % 分析特征值的实部 real_parts = real(eigenvalues); % 判断系统稳定性 if all(real_parts < 0) disp('单机无穷大系统是小扰动稳定的'); else disp('单机无穷大系统存在小扰动不稳定的模态'); end ```
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