16.3 VTOL飞行器参数辨识-智能控制——理论基础、算法设计与应用-刘金琨-清华大学出版社
飞行器智能控制技术研究及应用
飞行器智能控制技术研究及应用随着人工智能、机器学习以及深度学习等技术的不断发展，智能控制技术被越来越多的领域所应用。
其中，飞行器作为人类重要的交通工具之一，智能控制技术的应用为其发展与安全提供了许多可能性。
本文将就飞行器智能控制技术的研究及其应用进行探讨。
一、智能控制技术智能控制技术是指利用计算机、人工智能、机器学习等技术对物理系统进行控制和优化的技术。
其目的是通过对系统的自我学习、自我调节和自我适应，使系统实现更加精准和高效的控制，从而达到更加可靠、安全、高效以及环保的目的。
在飞行器中，智能控制技术的应用主要体现在飞行控制、导航定位等方面。
例如，利用计算机视觉技术和深度学习技术，飞行器可以实现自主识别地形以及目标物体，从而在无人遥控飞行的情况下完成一系列复杂的任务。
此外，智能控制技术还可以对飞行器的飞行姿态、飞行速度、航迹等进行实时调节，提高飞行的安全性和稳定性。
二、飞行器智能控制技术的研究当前，飞行器智能控制技术的研究主要集中在机器学习、深度学习和自主控制等方面。
其中，机器学习技术主要应用于飞行器的控制器设计中，依靠对大量数据的学习和分析，实现对飞行器行为的预测和优化，从而提高飞行的精准度和自适应性。
深度学习技术则主要应用于对飞行器的感知和决策。
基于深度神经网络的技术可以对多源传感器数据进行融合和处理，从而实现对周围环境的感知和识别，从而实现自主规避和自主导航。
自主控制技术是指利用飞行器自身的传感器和控制器，实现对飞行器的自主控制和远程遥控。
通过自主控制技术，飞行器可以自动实现垂直起降、自主驾驶等复杂任务，为飞行器的应用提供了更多可能性。
三、飞行器智能控制技术的应用随着飞行器智能控制技术的不断发展和成熟，其应用领域也越来越广泛。
除了传统的航空、军事等领域外，智能飞行器还可以应用于灾难救援、物流配送等领域。
例如，飞行器可以利用智能控制技术实现在特定区域的自主巡航、搜索和救援，实现对受灾人员和物品的快速定位和运输。
电动VTOL飞行器双目立体视觉导航方法-北京航空航天大学
灰度值, 假设匹配以左图为参考图, 则 w p 为左图
左图像中的点 P l 在右图像中沿着其对应的极线
R rect 创建 一 个 由 极 点 e1 方 向 开 始 的 旋 转 矩 阵
R rect 其中,e1 =
(3)
T
极线变成水平, 并且极点在无穷远处. 这样, 两台 摄像机的行对准即可以通过以下两个旋转矩阵实 现: R l = R rect r l
北京航空航天大学学报 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics
July 2011 Vol. 37 No. 7
电动 VTOL 飞行器双目立体视觉导航方法
( 北京航空航天大学 无人驾驶飞行器设计研究所, 北京 100191)
图 4 双目立体视觉算法流程
将飞翼机身与 4 个可倾转的旋翼相结合, 是一种
2. 1 摄像机数学模型和立体标定 模型,确定摄像机的内外属性参数,以便正确建立 空间坐标系中物体的空间点与像点之间的对应关 系. 双目立体视觉系统中的单个摄像机的成像采 用针孔摄像机数学模型来描述, 即任何点 Q 在图 摄像机标定的目的是建立有效的摄像机成像
Abstract: A stereo vision-based navigation method for the electric vertical take-off and landing( VTOL)
( Research Institute of Unmanned Aerial Vehicle, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China)
飞行器的智能控制技术与应用
飞行器的智能控制技术与应用在现代科技的飞速发展中，飞行器领域的进步令人瞩目。
而其中，智能控制技术的出现和应用，更是为飞行器的性能提升、安全性保障以及任务执行的多样化带来了前所未有的变革。
飞行器的智能控制技术，简单来说，就是让飞行器能够像拥有“智慧大脑”一样，自主地感知环境、分析状况，并做出精准的决策和控制动作。
这种技术并非一蹴而就，而是经过了长期的研究和实践逐步发展而来。
要理解飞行器的智能控制技术，首先得了解其核心组成部分。
传感器技术是关键的一环，就像飞行器的“眼睛”和“耳朵”，能够实时收集周围环境的各种信息，包括风速、气压、温度、位置等等。
这些传感器所获取的数据是后续智能控制的基础。
接着是数据处理与算法。
大量的传感器数据需要经过高效、准确的处理和分析，才能转化为有用的信息。
先进的算法能够快速从海量数据中提取关键特征，预测可能出现的情况，并计算出最佳的控制策略。
然后是控制系统的硬件设施。
强大而稳定的硬件平台能够确保控制指令的迅速传达和执行，保证飞行器在各种复杂条件下的稳定运行。
在实际应用中，飞行器的智能控制技术发挥着巨大的作用。
在民用航空领域，智能控制技术能够提高飞行的安全性和舒适性。
例如，通过实时监测飞机的状态和外部环境，自动调整飞行姿态和速度，避免气流颠簸对乘客造成不适，同时降低飞行风险。
在军事领域，智能控制技术让无人机具备了更加出色的侦察、打击和作战能力。
无人机可以在复杂的战场环境中自主规划飞行路径，避开敌方的防御系统，完成各种危险的任务。
在太空探索方面，智能控制技术使得飞行器能够更精确地进入轨道、对接空间站，以及在行星表面进行探测和采样等操作。
然而，飞行器智能控制技术的应用也并非一帆风顺，还面临着诸多挑战。
首先是可靠性问题。
由于飞行器的运行环境极其复杂和恶劣，任何一个微小的控制失误都可能导致严重的后果，因此对智能控制系统的可靠性要求极高。
其次是适应性问题。
不同类型的飞行器、不同的任务需求以及变化多端的环境条件，都要求智能控制技术具备很强的适应性和灵活性。
飞行器控制算法及性能分析
飞行器控制算法及性能分析随着科技的不断发展，飞行器已经成为人们越来越重要的交通工具。
但是，在使用飞行器的过程中，往往需要通过一定的控制算法来保证它的稳定性和安全性。
本文将介绍飞行器的控制算法及其性能分析。
一、飞行器控制算法概述飞行器控制算法是指通过相关的计算和控制方法，对飞行器的动态和静态特性进行控制和调节的过程。
飞行器控制算法可以分为传统控制算法和现代控制算法两种类型。
1. 传统控制算法传统控制算法主要包括PID（比例-积分-微分）控制算法和LQR（线性二次型调节）控制算法。
PID控制算法是一种经典的控制算法，其基本思想是通过对比实际输出量和目标输出量之间的误差，来调节飞行器的控制量。
具体来说，PID控制算法中包括比例控制、积分控制和微分控制三个主要部分，以实现对目标量的控制。
比例控制部分通过调节误差的大小来产生控制量，积分控制部分主要对误差进行积分，以消除静态误差，而微分控制部分则主要对误差进行微分，以消除动态误差。
LQR控制算法是一种现代控制算法，其主要思想是通过对系统状态进行加权和评估，来调整控制量以实现目标控制。
LQR控制算法适用于对非线性、多变量、时变等复杂系统进行控制。
2. 现代控制算法现代控制算法主要包括模糊控制算法和神经网络控制算法。
模糊控制算法是一种基于模糊逻辑原理的控制算法，其主要思想是通过对控制变量的模糊化处理，来实现对目标变量的精确控制。
模糊控制算法可以处理模糊和非线性问题，具有很好的鲁棒性和适应性，因此被广泛应用于飞行器等自动控制领域。
神经网络控制算法是一种基于神经网络原理的控制算法，其主要思想是通过建立神经网络模型，来对系统进行建模和控制。
神经网络控制算法可以很好地处理非线性和时变问题，具有很好的自适应性和强鲁棒性，因此被广泛应用于飞行器等自动控制领域。
二、飞行器控制算法性能分析飞行器控制算法的性能分析是评价其优劣的关键依据。
飞行器控制算法的性能分析可以从以下几个方面进行。
一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法
一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法
李响;李为吉
【期刊名称】《飞行力学》
【年(卷),期】2001(19)2
【摘要】考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度 ,采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续 -离散模型相互转换及递推极大似然估计 ,实现飞行品质参数的实时辨识。
这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的 ,初值不影响算法的收敛性 ,能很好地满足实时性要求 ,同时还保证了结果精度。
利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理。
【总页数】3页(P9-11)
【关键词】最小二乘估计;离散模型;模型转换;极大似然估计;飞行品质参数;实时辨识;辨识算法;飞机运动模态;吸收域;收敛性
【作者】李响;李为吉
【作者单位】西北工业大学502教研室
【正文语种】中文
【中图分类】V212.1
【相关文献】
1.飞行器气动力参数辨识的一种实用滤波误差方法 [J], 王文正;蔡金狮
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5.数字化试飞平台下基于PSO的某型初级教练机飞行品质参数辨识试飞工程方法研究 [J], 赵明明;韩默;陶翔;史阳
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四旋翼飞行器动力系统模型参数辨识实验研究
四旋翼飞行器动力系统模型参数辨识实验研究卢艳军;吴金宇;张晓东【摘要】四旋翼飞行器动力系统是飞行器的重要组成部分;也是影响控制精度的重要因素.通常在动力系统建模时,直接采用机理建模法;但在实际中动力系统的选用和安装都会影响到动力系统模型,故直接采用机理建模方法准确性不高.基于动力系统机理模型得到动力系统模型结构,然后在搭建的测试实验平台上完成了转速数据的测量;根据实验数据通过扩展的自回归(ARX)模型辨识出动力系统的模型参数,建立出四旋翼飞行器动力系统模型并设计了比例-积分-微分(PID)控制器.通过系统仿真与实际测量验证,结果表明:对应用参数辨识后的四旋翼动力系统模型进行控制时,系统的快速性和稳定性都有明显的提高.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2019(019)004【总页数】8页(P9-16)【关键词】四旋翼飞行器;动力系统;ARX模型;PI控制器;参数辨识【作者】卢艳军;吴金宇;张晓东【作者单位】沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】O213.2四旋翼飞行器由于其成本低廉、操作简单、可靠性高等优点在航拍、交通监控、搜索救援、地质勘探等方面得到广泛的应用。
四旋翼飞行器通过控制四个电机转速来调节螺旋桨拉力实现飞行器的六种飞行状态；所以动力系统模型的准确性直接影响着四旋翼飞行器的飞行控制精度。
目前针对四旋翼飞行器建模时，通常没有考虑到不同型号螺旋桨、电机的实际特性与安装时的误差影响，故直接采用通用的机理模型建立时会造成模型准确性不高[1，2]，从而对飞行控制造成一定的影响；且模型中的一些参数在实际中也很难进行测量。
因此，本文通过机理模型确定动力系统的模型结构[3]，根据扩展的自回归(auto regressive exogenous, ARX)模型针对动力系统模型参数进行辨识，得到系统输入输出的脉冲传递函数，并设计比例-积分-微分(proportion integration differentiation，PID)控制器，最后对模型进行了仿真与实际的验证。
一种飞行器气动参数在线辨识方法与流程
一种飞行器气动参数在线辨识方法与流程摘要：飞行器气动参数辨识是飞行器自主飞行和控制的关键技术之一。
本文提出了一种新的飞行器气动参数在线辨识方法与流程，通过利用飞行器的传感器数据和推力控制系统的反馈信息，实现对飞行器气动参数的实时辨识。
通过仿真实验和实际飞行试验的验证，证明了该方法的有效性和可行性。
关键词：飞行器，气动参数，辨识，在线，传感器数据，推力控制系统，仿真实验，飞行试验1.引言飞行器的气动参数是指飞行器在不同飞行状态下的升力、阻力、偏航力等气动特性的参数。
这些参数对于飞行器的性能和控制有着重要的影响。
因此，准确地知道飞行器的气动参数对于飞行器的设计、控制和性能评估至关重要。
目前，对于飞行器的气动参数通常采用地面试验和计算方法进行辨识。
这种方法需要在地面进行大量的试验，耗时耗力，而且只能对特定飞行状态下的气动参数进行辨识，对于一些飞行器难以实现地面试验的情况下，这种方法就显得束手无策了。
因此，如何实现飞行器的气动参数在线辨识成为了一个急需解决的问题。
本文提出了一种新的飞行器气动参数在线辨识方法与流程。
通过利用飞行器的传感器数据和推力控制系统的反馈信息，实现对飞行器气动参数的实时辨识。
该方法不仅能够实现对飞行器的气动参数进行实时辨识，而且能够适应不同的飞行状态，是一种具有广泛应用前景的方法。
2.飞行器气动参数辨识方法2.1 传感器数据获取飞行器的传感器通常包括加速度计、陀螺仪、气压计、温度传感器等。
这些传感器能够获取飞行器在空中的运动状态和环境变化。
通过实时获取传感器的数据，可以得到飞行器在不同飞行状态下的姿态角、速度、加速度、气压等参数。
2.2 推力控制系统反馩信息获取推力控制系统是控制飞行器飞行状态的关键组成部分。
通过实时获取推力控制系统的反馈信息，包括发动机转速、推力、燃料消耗等参数，可以得到飞行器在空中的推力状态。
2.3 气动参数在线辨识将传感器数据和推力控制系统的反馈信息输入到气动参数在线辨识模型中，利用常用的辨识算法，如最小二乘法、卡尔曼滤波器等，对飞行器的气动参数进行实时辨识。
航空器飞行控制系统的参数辨识及鲁棒性分析研究
航空器飞行控制系统的参数辨识及鲁棒性分析研究引言：航空器飞行控制系统是保障飞行安全和航空器性能的核心部分。
为了确保航空器的稳定性和安全性，对飞行控制系统进行参数辨识和鲁棒性分析研究至关重要。
本文将介绍航空器飞行控制系统的参数辨识方法和鲁棒性分析技术，并探讨其在实际航空器中的应用。
一、航空器飞行控制系统参数辨识航空器飞行控制系统中，各个组件的参数辨识是评估系统性能和进行系统优化的基础。
参数辨识的目标是通过分析系统的输入输出数据，确定系统的数学模型和参数。
常用的参数辨识方法包括最小二乘法、极大似然估计法、系统辨识法等。
1. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的参数辨识方法，通过最小化观测数据与系统模型之间的差异，得到系统的最优参数估计。
该方法适用于线性系统和非线性系统。
在航空器飞行控制系统中，可以利用最小二乘法获取系统模型的参数，从而进行进一步的分析和优化。
2. 极大似然估计法极大似然估计法是一种统计学方法，用于从给定的观测数据中确定参数的估计值。
该方法假设观测数据来自于某个已知分布的概率模型，通过最大化似然函数来确定参数的估计值。
在航空器飞行控制系统中，可以利用极大似然估计法来辨识系统的参数，进一步研究系统的性能和鲁棒性。
3. 系统辨识法系统辨识是一种利用观测数据研究系统特性的方法，主要通过整个系统的输入输出关系，以及系统的输入信号和输出信号之间的变换关系，来确定系统的模型和参数。
在航空器飞行控制系统中，系统辨识方法可以用于获取控制系统的状态空间模型和参数，从而进行系统的分析和验证。
二、航空器飞行控制系统鲁棒性分析航空器飞行控制系统的鲁棒性是指控制系统在面对不确定性时的性能稳定性和健壮性。
由于飞行环境和外界干扰的不确定性，飞行控制系统需要具备一定的鲁棒性，以更好地适应不同的飞行条件。
鲁棒性分析可以检验系统对参数误差、外部干扰和动力学模型变化等不确定性的抗扰能力。
1. 不确定性建模在进行鲁棒性分析之前，需要对不确定性进行建模。
飞行器系统辨识第1讲gai
d(t) u(t) 被控对象 f ( x, u , θ ) y(t)
系统辨识问题：给定u和y, 求解f 系统控制问题：给定yr和f, 求解u 系统分析问题：给定u和f, 求解y
2012/4/24 11
1.1 系统辨识与建模
Y (s) 2.7 = 3 [例1] 闭环控制系统的传递函数为 G(s) = , 2 R(s) s + 5s + 4s + 2.7 求单位阶跃响应Y(s)。
(1) 数据
u(t)
连续信号 tt
被控 对象 被控 对象
y(t)
连续信号 t
u(t)
y(t)
u(k)
离散信号
y(k)
t
离散信号
15
t
2012/4/24
1.2 系统辨识的基本思想
w(k )
SISO
u (k )
输入量
线性 离散系统
测量噪声
y (k )
输出量
z (k )
输出量实测值
MIMO
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2012/4/24 24
1.4 系统辨识的主要功用
主要功用
(1) 建模与仿真
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25
1.4 系统辨识的主要功用
2012/4/24
26
1.4 系统辨识的主要功用
(2) 性能预测：利用已有数据建立模型，给新数据预测输出
例如:预测民航旅客淡旺季、股市行情预测、飞 行轨道预测、卫星寿命预测等
状态估计理论
实验设计与 数据预处理
⑥
基 本 方 法 应 用
3
飞行器气动参数辨识
2012/4/24
⑦
第1章 绪 论
飞行器系统辨识课程
三坐标值为 u, v和 w.
机体与地面轴的关系
¾ 欧拉角,包括俯仰角 θ ，
偏航角ψ 和滚转角 φ .
¾ 机体系相对地面系的转动 角速度在机体轴上的分量, 记作 p, q, r .
12
第2章 飞行器动力学系统模型
（3）气流坐标轴系：Oxa ya za
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5
第1章绪论
1.3 系统辨识的 主要内容
2012/4/28
6
第1章绪论
1.4 系统辨识的主要功用
¾ 建模与仿真、性能预测、故障诊断、自适应控制
1.5 动力学系统辨识 ¾ 集中参数系统：数学模型是常微分方程
飞行器刚体运动方程是常微分方程组,属集中参数系统, 因此刚体运动的气动力参数辨识是集中参数系统辨识。
¾ 定义坐标系，然后定义描述位置、速度和姿态的物 理量。
（1）地面坐标轴系：Og xg yg zg （2）机体坐标轴系： Oxyz （3）气流坐标轴系： Oxa ya za （4）航迹坐标轴系： Oxk yk zk
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11
2012/4/28
（1）地面坐标轴系：Og xg yg zg
¾ 位置矢量通常在此坐标系下描述, 三坐标值为 xg , yg 和 zg .
x
ya
y
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z a
za z
μ
z
y
V
¾ 气流姿态角,包括迎角α ,
侧滑角 β 和航迹倾斜角 μ .
气流坐标轴与机 体坐标轴的关系
x
V
xa
13
第2章 飞行器动力学系统模型
（4）航迹坐标轴系： Oxk yk zk
¾ 航迹角度,包括航迹
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0
x4
g
0
1 x6 0 0
0
a2 a3
u1 u2
（16.15）
首先运行模型测试程序chap16_5sim.mdl，对象的输入信号取正弦和余弦信 号，从而得到用于辨识的模型测试数据，并将数据保存在para_file.mat中。
Best J
-4
x 10 1
0.9
0.8
16.3.3 基于差分进化算法的VTOL飞行器参数辨识
Best J
x 10-4 1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
20
40
60
80
100 120 140 160 180 200
Times
图16.7 辨识误差函数J的优化过程
仿真程序： 1 输入输出测试程序：
(1) 信号产生程序：chap16_7input.m (2) 模型测试主程序：chap16_7sim.mdl (3)模型程序:chap16_7plant.m (1)Y计算程序：chap16_7Y.m 2 参数辨识程序： （1）差分进化算法辨识程序:chap16_8de.m （2）目标函数计算程序：chap16_8obj.m
图16.5 VTOL示意图
由于
a1 sin x5u1 a2 cos x5u2 sin x5
a1u1
cos
x5
a2u2
sin
2
0
cos x5 sin x5
0
sin x5 cos x5
0
cos x5 sin x5
0
0 a1
0
0
1 0
0
a2 a3
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
20
40
60
Times
80
100
图16.6 辨识误差函数J的优化过程
仿真程序： 1 输入输出测试程序： (1)信号产生程序：chap16_5input.m (2)模型测试主程序：chap16_5sim.mdl (3)模型程序: chap16_5plant.m 2 参数辨识程序： （1）粒子群算法辨识程序: chap16_6pso.m （2）目标函数计算程序：chap16_6obj.m
16.3 VTOL飞行器参数辨识
16.3.1 VTOL飞行器参数辨识问题 VTOL(Vertical Take-Off and Landing)飞行器即垂直起降飞行器，一般指战
斗机或轰炸机。该飞行器可实现飞行器自由起落，从而突破跑道的限制，具有 重要的军用价值。
如图16.5所示为X—Y平面上的VTOL受力图[2]。由于只考虑起飞过程，因此 只考虑垂直方向Y轴和横向X轴，忽略了前后运动（即Z方向）。X-Y为惯性坐 标系，Xb-Yb为飞行器的机体坐标系。
u1 u2
0 a1u1
0
a2u2
1 a3u2
则得
x2 sin x5
x4
cos
x5
x6 0
cos x5 sin x5
0
0 a1
0
0
1 0
0
0
a2 a3
u1 u2
g 0
即
sin x5 cos x5 0
cos x5 sin x5
0
01 x2 0 a1