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无人机系统辨识与控制算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 国内外无人机系统辨识与控制算法研究现状第15-18页
        1.2.1 无人机系统辨识研究现状第15-16页
        1.2.2 无人机控制算法研究现状第16-18页
    1.3 本文主要工作和组织结构第18-20页
第2章 基础知识第20-34页
    2.1 坐标系第20-22页
        2.1.1 惯性坐标系F~i第20页
        2.1.2 机体坐标系F~b第20-21页
        2.1.3 稳定坐标系F~s和风轴坐标系F~w第21-22页
    2.2 卡尔曼滤波算法第22-30页
        2.2.1 最小方差估计第22-23页
        2.2.2 线性离散系统卡尔曼滤波第23-24页
        2.2.3 广义卡尔曼滤波第24-26页
        2.2.4 无迹卡尔曼滤波器(UKF)第26-28页
        2.2.5 平方根无迹卡尔曼滤波器(SRUKF)第28-29页
        2.2.6 带噪声统计估计器的UKF第29-30页
    2.3 LQR控制器第30-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第3章 无人机运动学和动力学方程的建立第34-48页
    3.1 运动学与动力学第34-37页
        3.1.1 状态变量第34-35页
        3.1.2 运动学方程第35-36页
        3.1.3 刚体动力学方程第36-37页
    3.2 力与力矩第37-41页
        3.2.1 重力第37-38页
        3.2.2 空气动力与力矩第38-39页
        3.2.3 推进力与力矩第39-41页
    3.3 空气干扰第41-43页
    3.4 无人机运动学方程的线性化第43-46页
    3.5 极点配置分析第46-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第4章 无人机飞行力学模型辨识与控制第48-62页
    4.1 飞行数据处理第48-53页
        4.1.1 野值的识别、剔除与修补第48-51页
        4.1.2 滤波第51-53页
    4.2 EKF、UKF和SRUKF第53-54页
    4.3 无人机纵向模型辨识第54-57页
        4.3.1 联合估计第54-55页
        4.3.2 辨识结果和验证第55-57页
    4.4 LQR控制器设计第57-61页
    4.5 本章小结第61-62页
第5章 无人机动态逆控制器的设计第62-76页
    5.1 非线性动态逆第62-63页
    5.2 无人机气动舵面和矢量推力控制的融合第63-65页
        5.2.1 最小能量控制融合第63-64页
        5.2.2 链式融合第64-65页
    5.3 高度和姿态动态逆控制器的设计第65-71页
        5.3.1 高度控制第66-67页
        5.3.2 快回路控制律设计第67-70页
        5.3.3 较快回路设计第70-71页
    5.4 仿真结果第71-75页
        5.4.1 垂直起降模式第71-72页
        5.4.2 过渡飞行模式第72-73页
        5.4.3 固定翼模式第73-75页
    5.5 本章小结第75-76页
第6章 总结与展望第76-78页
    6.1 主要工作第76-77页
    6.2 研究前景展望第77-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第84页

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