摘要：针对四旋翼无人飞行器的视觉伺服控制技术问题,为了使无人发生器实现稳定飞行,准确跟踪目标,采用四元数对飞行器姿态进行描述,并建立系统的非线性误差模型,选用基于HSV颜色空间的颜色特征提取的方法实现目标跟踪,再通过三角法则获取飞行器位置信息,考虑系统的内部模型不确定性及外界扰动,引入自抗扰控制技术设计了水平位置控制器与姿态控制器。通过实验结果分析,改进的飞行器视觉伺服控制器可以准确地跟踪目标,并且控制系统鲁棒性强,跟踪误差小,能够有效完成视觉伺服控制任务。

摘要：基于自抗扰控制技术的四旋翼飞行器视觉伺服控制器克服了惯性传感器无法获取位置信息的缺点,提高了飞行器的灵活性,能够胜任更复杂的任务;文章主要针对基于四旋翼无人飞行器的视觉伺服控制技术问题展开相关研究;选用基于HSV颜色空间的颜色特征提取的方法实现目标跟踪,再通过三角形法则确定飞行器与目标在世界坐标下的相对位置,最后引入自抗扰控制技术设计了水平位置控制器与姿态控制器;通过实验结果分析,文章设计的飞行器视觉伺服控制器可以准确地跟踪目标并实施高精度定位,并且控制系统鲁棒性强,跟踪误差小,能够有效地完成视觉伺服控制任务。

摘要：为了降低混合动力系统的燃料消耗并延缓动力元件的老化,提出了一种基于多目标优化和路况分类的能量管理策略(EMS)。首先,构建了燃料电池与锂电池的电气模型,并引入了等效氢耗模型和燃料电池老化模型。其次,设计了基于规则的多模式EMS,在此基础上,为了进一步降低系统的等效氢耗,并延长其使用寿命,基于多目标白鲸算法(MOBWO)对EMS参数进行优化。再次,为了使所设计的EMS适用于不同的路况,提出了基于长短期记忆网络(LSTM)的驾驶路况实时分类方法,旨在根据分类结果切换EMS的控制参数以达到最优效果。最后,在仿真平台上对所提算法进行分析。结果表明:与基于规则的方法相比,所提方法氢耗量降低了2.3%,燃料电池的老化程度降低了1.02%,验证了所提EMS能够有效降低混合系统的燃料消耗,并且能够延缓燃料电池老化,从而提升了系统的经济性和耐久性。

摘要：针对含有内部不确定和未建模扰动的飞行器姿态控制问题,提出了一种模糊自适应快速终端滑模控制方法。首先,分析了传统飞行器姿态模型的局限性,并建立了基于修正罗德里格参数的姿态误差模型。进而应用模糊自适应快速终端滑模方法进行控制器设计,系统的参数不确定和未建模扰动由模糊系统在线逼近。最后,利用Lyapunov定理证明了闭环误差系统的渐进稳定结论。仿真分析中,分别设计了姿态镇定和姿态跟踪控制对本文提出的方法进行验证,仿真结果表明,设计的模糊自适应律能够有效实现对于系统模型内部不确定性和外界扰动所构成的复合扰动的精确、快速估计,且快速终端滑模控制器能够获得比传统滑模控制方法更快的收敛速度。