摘要：研究了基于矫正广义走廊和在线增益调度方法的电动倾转旋翼机模态转换控制问题。针对传统配平方法导致模态转换过程中时变动态特征被忽略的不足,提出一种新的两步法配平策略,即矫正配平工作点,并获得矫正广义走廊,以减小系统实际运行状态与配平工作点的偏离程度,进而改善增益调度方法的控制效果。传统增益调度方法控制器设计工作量较大,针对该问题设计了在线增益调度算法,有效避免了拟合过程。对某小型电动倾转旋翼无人机(UAV)的仿真表明,基于所提方法使得倾转旋翼机平稳、快速地完成模态转换过程;实验数据进一步表明,矫正后广义走廊相比于矫正前可将对过渡走廊的平均跟踪误差显著减小。

摘要：为了准确重建正反面叶片叶绿素3维分布,利用高光谱激光雷达,采集了不同生长状态的绿萝叶片与植株的空间-光谱域点云数据,设计了一种基于分类预测的重建方法。通过偏最小二乘回归构建叶片正面与反面光谱的叶绿素含量预测模型,采用光谱自适应阈值选择方法实现植株点云中叶片正反面的分类,并根据类别标签选择模型计算叶绿素含量,重建植株的叶绿素3维分布。结果表明,该方法得到的植株叶绿素3维分布更接近真实值,决定系数达到0.69,均方根误差为4.97。这一结果可为植物表型研究提供新的数据基础和理论方法。