作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页:Matlab科研工作室
个人信条:格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
内容介绍
无人机技术近年来飞速发展,其应用领域不断拓展,涵盖了军事、民用、科研等各个方面。在众多无人机类型中,垂直起降尾坐式无人机(VTOL)凭借其独特的优势,备受关注并成为研究热点。本文将深入探讨VTOL无人机的控制技术,分析其优缺点,并展望未来发展方向。
一、VTOL无人机概述
VTOL无人机,即Vertical Take-Off and Landing Unmanned Aerial Vehicle,指的是能够垂直起降的无人机。与传统固定翼无人机相比,VTOL无人机无需跑道,可在狭小空间起降,具有更高的机动性和灵活性。其独特的尾坐式设计,使机身可以垂直于地面起降,同时也能水平飞行,兼具了直升机和固定翼飞机的优势。
二、VTOL无人机控制技术
VTOL无人机控制技术是其核心技术之一,它直接决定了无人机的飞行稳定性、操控性和任务执行能力。现阶段,VTOL无人机控制技术主要包括以下几个方面:
1. 姿态控制
VTOL无人机在垂直起降阶段,需要精确控制姿态以保持稳定。常用的控制方法包括:
-
旋翼控制: 通过调节旋翼转速和桨叶角度,控制升力和方向。
-
矢量推力控制: 利用矢量推力发动机,改变推力方向,实现姿态控制。
-
气动控制: 利用机翼、尾翼等气动部件,通过改变角度,实现姿态调整。
2. 轨迹控制
在水平飞行阶段,VTOL无人机需要精确跟踪预设轨迹,实现稳定飞行。常用的控制方法包括:
-
PID控制: 利用比例、积分、微分控制,实现对航向、高度、速度等参数的精确控制。
-
模型预测控制 (MPC): 利用模型预测未来状态,并根据预测结果进行控制,提高了抗干扰能力。
-
自适应控制: 根据环境变化,自动调整控制参数,提高系统鲁棒性。
3. 导航与定位
VTOL无人机需要精确的导航与定位系统,以保证飞行安全和任务执行。常用的
️ 运行结果
参考文献
B. Li, J. Sun, W. Zhou, C. -Y. Wen, K. H. Low and C. -K. Chen, "Transition Optimization for a VTOL Tail-Sitter UAV," in IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 25, no. 5, pp. 2534-2545. 2020, doi: 10.1109/TMECH.2020.2983255.
部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
文章评论