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matlab实现小波去噪、维纳滤波去噪以及自适应FIR滤波算法
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最小二乘法(ecf.m)
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固定翼无人机群容错控制
基于协同控制策略,多无人机之间可以通过能力互补和行动协调,实现单架无人机任务能力的扩展以及多无人机整体效能的提升,进而解决个体能力限制与任务需求之间的矛盾。本文以多固定翼无人机姿态同步控制为例,分析无人机飞行过程中可能面临的实际情况,认为无人机模型或参数不确定、测量误差、干扰、系统中存在的时延及控制器故障是影响多无人机协同控制的主要因素。本文针对上述无人机中存在的复杂情况,分析和设计各中复杂情况下的多无人机协同控制算法,实现多无人机系统控制的稳定性。主要研究成果概括如下: 首先,根据牛顿力学对理想情况(无干扰或故障)下多固定翼无人机姿态运动过程进行数学建模,并根据构造的理想情况下固定翼无人机姿态运动的数学模型,结合无人机在运行过程中所面临的实际复杂情况,分别构建以下数学模型: (1) 伴随集成不确定项(外部干扰、模型或参数不确定、测量误差及控制器微小故障)的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(2) 伴随集成不确定项以及状态时延的多固定翼无人机姿态运动数学模型。(3) 伴随集成不确定项以及控制器卡死故障的多固定翼无人机姿态运动数学模型。 然后,结合主从式协同控制策略和理想情况下多固定翼无人机姿态运动模型,设计多固定翼无人机姿态一致性控制方法。最后,设计相应的方法解决上述复杂情况下的多无人机姿态同步问题。针对包含集成不确定项的多无人机姿态运动方程,设计两种方法用以解决其姿态一致性同步问题,分别为在提出的基于主从式控制策略设计的姿态一致性控制方法中结合神经网络设计直接姿态一致性控制器以补偿不确定项;结合观测器与神经网络设计间接姿态一致性控制器以观测并补偿不确定项,并对比这两种方法各自的优劣性。针对包含集成不确定项以及状态时延的情况,在提出的基于神经网络的直接姿态一致性控制器的基础上,结合Lyapunov-Krasovskii函数以补偿时延造成的剧烈波动,最后通过理论证明及仿真验证其有效性,并对比有无Lyapunov-Krasovskii函数时无人机姿态的控制效果。针对包含集成不确定项以及控制器卡死故障的情况,在提出的基于观测器与神经网络的间接姿态一致性控制器基础上,结合基于扩展卡尔曼滤波器设计的故障检测方案和基于控制分配方法设计的控制器重构模块,确保各无人机在检测到控制器卡死故障的同时重构健康控制器,进而使无人机控制力矩及姿态稳定在期望值附近。 【核心代码】 程序 ├── 第3章│ ├── Cbn.m│ ├── Cnb.m│ ├── MultiUAVs_noNN.m│ ├── Uav_Model_FD.m│ ├── moment.m│ ├── nummarkers.m│ └── plotfit.m├── 第4-1节程序│ ├── Cbn.m│ ├── Cnb.m│ ├── MultiUAVs.m│ ├── Uav_Model_FD.m│ ├── moment.m│ ├── nummarkers.m│ └── plotfit.m├── 第4-2节程序│ ├── Cbn.m│ ├── Cnb.m│ ├── MultiUAVs.m│ ├── Uav_Model_FD.m│ ├── moment.m│ ├── nummarkers.m│ └── plotfit.m├── 第5章程序│ ├── Cbn.m│ ├── Cnb.m│ ├── Contrast_mutiUAVs.m│ ├── ShiftOperation.m│ ├── Uav_Model.m│ ├── moment.m│ ├── mutiUAVs.m│ ├── nummarkers.m│ └── plotfit.m└── 第6章程序 ├── Actuator_fault1.m ├── Augmented_matrix_vector.m ├── CD.mat ├── Cbn.m ├── Cnb.m ├── Contrust_MultiUAVs.m ├── Disred_control.m ├── FDI_robust_false_alarm.m ├── MoM.mat ├── MultiUAVs.m ├── Probability_Density_Adjust.m ├── Simplified2_MultiUAVs.m ├── Uav_Model_FD.m ├── control_allocation.m ├── control_two1ifault_allocation.m ├── control_two2ifault_allocation.m ├── control_two3ifault_allocation.m ├── control_two4ifault_allocation.m ├── control_two5ifault_allocation.m ├── desired_torque_parameters.m ├── fault_torque1.m ├── fault_torque1i.m ├── fault_torque2i.m ├── fault_torque3i.m ├── fault_torque4i.m ├── fault_torque5i.m ├── fualt_filter.m ├── kalman_filt.m ├── kalman_filt_new.m ├── kalman_filt_old.m ├── moment.m ├── newKalman.m ├── nummarkers.m ├── printFilt.m ├── probability_adjust.m ├── two1ifualt_filter.m ├── two2ifualt_filter.m ├── two3ifualt_filter.m ├── two4ifualt_filter.m ├── two5ifualt_filter.m └── z1.m5 directories, 71 files
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《信号与系统——MATLAB综合实验》(清华大学)
清华大学《信号与系统——MATLAB综合实验》配套资料。代码很详尽
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多尺度排列熵
【实例简介】多尺度排列熵
多尺度排列熵计算代码,用于计算信号的多尺度排列熵的特征提取以进行后续工作。
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基于矢量控制的永磁同步电机参数辨识
【实例简介】
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阵列天线方向图及其MATLAB仿真.pdf
陣列方相圖matlab代碼 一. 实验目的 1. 了解阵列天线的波束形成原理写出方向图函数 2. 运用 MATLAB 仿真阵列天线的方向图曲线 3. 变换各参量观察曲线变化并分析参量间的关系
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可变遗忘因子RLS
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FFT应用1(含报告和仿真)
数字信号处理实践教程实验名称:FFT及其应用一.实验目的学习按时间抽取的基—2FFT算法原理,掌握使用FFT快速计算序列线性卷积的原理与方法,掌握重叠相加法和重叠保留法的原理。二.实验原理快速傅里叶变换将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号,分析完成后进行傅里叶反变换即得到原始的时域信号。需要注意区分的是FFT算法针对一个已经测量好的数字序列进行处理,是DFT的一种快速算法,通过蝶形运算利用正交函数特性大大提高了运算速度;而递归DFT算法则是每测量一个点都计算一次。或者可以这么理解:FFT是离线式的计算,而递归DFT则是在线式的。
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matlab进行简单车辆识别(cars detect)
matlab进行简单车辆识别 【源码目录】 MATLAB—车辆检测 ├── Thumbs.db├── Untitled.asv├── Untitled.m├── traffic.avi├── trafficObj.asv└── trafficObj.m0 directories, 6 files
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