8、四旋翼倾转旋翼无人机的LPV控制与容错设计

四旋翼倾转旋翼无人机的LPV控制与容错设计

1. 四旋翼倾转旋翼无人机的控制结构

四旋翼倾转旋翼无人机(Quad - TRUAV)在无故障情况下的控制结构包含多个关键部分,如速度LPV观测器、速度LPV控制器、姿态LPV控制器、姿态LPV观测器等。该控制策略要求速度控制器和姿态控制器分离。

以下是无故障情况下控制结构的主要组成部分:
- 速度LPV观测器:用于观测速度相关信息。
- 速度LPV控制器:对速度进行控制。
- 姿态LPV控制器:控制无人机的姿态。
- 姿态LPV观测器:观测姿态信息。
- 基于观测器的LPV控制器:综合处理信息,确保系统的稳定性。
- 逆过程设计:将虚拟控制输入转换为实际控制输入。

1.1 基于观测器的LPV控制器综合

为了设计LPV控制器(3.15)和PIO(3.17),提出了以下定理来确定控制器和观测器的增益:
定理:若存在正标量 $\varphi_1$、$\varphi_2$ 和 $\varphi_x$,可逆矩阵 $W_1$ 和 $W_2$,以及矩阵 $X$、$Y$、$M(p) = \sum_{i = 1}^{n} p_iM_i$ 和 $N(p) = \sum_{i = 1}^{n} p_iN_i$ 满足以下条件,则闭环系统(3.19)渐近稳定,且LPV观测器的估计误差具有 $H_{\infty}$ 干扰衰减 $\tau$:
- $X > 0$,$Y > 0$ (3.20)
- $G_i < 0$,$0 \leq i \leq n$ (3.21)

其中,
$G_i =
\beg

无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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