多旋翼无人机的多变量辨识与鲁棒控制
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 多旋翼无人机建模研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 多旋翼无人机控制方法现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 | 第18-21页 |
| 第2章 多旋翼无人机的数学模型 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 多旋翼无人机的动力学模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 四旋翼无人机的结构和控制方式 | 第21-23页 |
| 2.2.2 四旋翼无人机的动力学建模 | 第23-25页 |
| 2.2.3 非线性模型的线性化 | 第25-26页 |
| 2.3 飞行实验系统 | 第26-31页 |
| 2.3.1 系统组成 | 第27-28页 |
| 2.3.2 Ardupilot飞行控制系统 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小节 | 第31-35页 |
| 第3章 多旋翼无人机姿态模型的多变量闭环辨识 | 第35-59页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 系统辨识介绍 | 第35-36页 |
| 3.3 渐近辨识法的基本原理 | 第36-44页 |
| 3.3.1 渐近理论 | 第37-38页 |
| 3.3.2 渐近理论的MIMO形式 | 第38-39页 |
| 3.3.3 渐近法辨识过程 | 第39-44页 |
| 3.4 辨识实验设计 | 第44-47页 |
| 3.4.1 辨识模型的输入输出 | 第44-46页 |
| 3.4.2 激励信号分析 | 第46-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-58页 |
| 3.5.1 准备工作 | 第47-48页 |
| 3.5.2 实验过程 | 第48-50页 |
| 3.5.3 辨识结果 | 第50-52页 |
| 3.5.4 姿态角速度模型辨识结果验证 | 第52-58页 |
| 3.6 本章小节 | 第58-59页 |
| 第4章 基于辨识模型的H_∞控制器设计 | 第59-73页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 H_∞鲁棒控制器原理 | 第59-64页 |
| 4.2.1 小增益定理 | 第60页 |
| 4.2.2 H_∞控制问题描述 | 第60-62页 |
| 4.2.3 基于LMI方法的H_∞控制器求解 | 第62-64页 |
| 4.3 多旋翼无人机的H_∞控制问题 | 第64-67页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第67-71页 |
| 4.4.1 H_∞控制器设计 | 第67-68页 |
| 4.4.2 控制器效果分析 | 第68-69页 |
| 4.4.3 H_∞控制器在线控制效果 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小节 | 第71-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 本文主要研究工作 | 第73页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简历 | 第79-81页 |
| 发表文章目录 | 第81页 |
