人工智能-机器学习-船舶航向智能控制算法研究及应用.pdf

安全技术-网络信息-神经网络理论应用于航向自动舵研究.pdf

资源包含相关研究文献及对应的matlab仿真程序，仅供参考。 本论文构造方法设计二阶迭代滑模面，将航向偏差的镇定转化为对滑模面的镇定，基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论，推导出系统渐近稳定条件，进而可得到航向控制律。由于控制律中存在未知外界干扰项和系统不确定项，不能直接计算得到，本节将设计两种控制方法。 第一种方法是设计不含系统不确定项和未知外界干扰项的控制律将初步的控制律进一步推导，得到等效迭代滑模控制律，该控制律中设计参数较少，算法处理过程简单。 第二种方法是引入ＲＢＦ神经网络对系统不确定项进行逼近采用自适应控制技 术估计未知外界干扰项的界值，提出神经网络自适应迭代滑模控制律，该控制律能有效 地处理了模型不确定项和海况扰动的影响。

MATLAB，基于PID船舶航向控制程序，船舶

在建立直升机飞行模型参数之后编写的matlab程序用于航向角的控制

mup6050 z轴数据存在漂移情况 如果能复位能减少累积误差，里面有一部分程序是z轴清零

为了削弱抖振,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,并按照航向保持和航向改变的控制要求,设计了一种组合式航向控制器.当航向偏差较大时采用基于指数趋近律的滑模控制以缩短操舵时间,反之则采用模糊滑模控制柔化控制信号.仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器无论在响应时间还是在超调量上都优于常规滑模控制器,并对系统的参数摄动和外扰具有强鲁棒性,能满足船舶航向实时控制要求.

3.2 主应变与应变偏量及其不变量 和讨论应力状态时相类似。我们把剪应变等于零的面叫做主平面 ,主平面的法 线方向叫做主应变方向。主平面上的正应变就是主应变。 图 3-4 设在 ABC面的法线方向有一矢量 Sn (图 3-4) , 在变形过程 Sn 中的方向不变 , 只有长度变化为 δSn。因 Sn 与δSn 是在一条直线上 ,故 Sn 与δSn 的 分量成正比例 ,即 δSn Sn = δSx S x = δSy Sy = δSz Sz ( 3-28 ) 其中 Sx , Sy , Sz 及δSx ,δSy ,δSz 分别为 Sn 及 δSn 在 Ox , Oy, Oz轴上的投影。考虑到 δSn Sn = εn 则有 δSx =εn S x , δSy = εn S y , δSz = εn Sz ( 3-29 ) 于是 ,由 (3-16 ) ,有 δSx = εx Sx +εxy Sy +εx z Sz δSy = εxy S x +εy S y +εy z S z δSz =εx z S x +εy z S y +εz S z ( 3-30 ) 将关系式 ( 3-29)代入 (3-30)得 (εx - εn ) Sx +εxy S y +εx z Sz = 0 εxy Sx + (εy - εn ) Sy +εy z S z = 0 εx z S x +εy z S y + (εz - εn ) Sz = 0 ( 3-31 ) 或

概述 这是一种推导并实现用于卡尔AHRS系统的扩展卡尔曼滤波器的工作。 在Jupyter笔记本中介绍了卡尔曼滤波器方程的推导。 卡尔曼过滤器在python / numpy和c ++中均已实现。 一种。 可以使用flightgear.py使用flightgear.py输出测试KF。 该脚本可以使用numpy或c ++实现来运行KF。 参考 要求 pyEfis _ FIX-Gateway _ 测试数据集 从手机收集的数据集用于开发/测试。 该数据包括加速度，陀螺仪，磁力计和GPS数据。 速度和海拔高度是根据GPS数据得出的。 知道问题/待办事项 防滑 转数 空速（从GPS导出）在测试数据集中非常跳跃。 用baro和pito

欧拉公式求长期率的matlab代码项目名称 使用MATLAB的姿态和航向参考系统尽可能简单 入门 考虑到很少有使用Matlab来实现“态度和航向参考系统”的实现，以使其对于初学者来说尽可能简单易懂。 Matlab脚本的基础是x-IO示例中的标记。 还使用了Phil Kim著作中的其他脚本。 谢谢您的作者！ 您可以帮助修复此示例，并使用新方法或新功能添加新示例！ 在这里实现的是： Madwick AHRS算法-四元数-x-IO Mahony AHRS算法-四元数-x-IO 陀螺仪数据集成-欧拉角-菲尔·金-修改后的旋转序列以比较结果 加速度计数据集成-欧拉角-菲尔·金-将g修改为1，旋转顺序并添加了偏航角/航向/ psi计算。 不使用偏航数据计算，因为它是必需的。 线性卡尔曼滤波器（KF）-四元数-Phil Kim-进行了修改。 学习使用Q和R矩阵。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）-欧拉角-菲尔·金（Phil Kim）-学习制作Jacobian以及如何影响Q和R矩阵。 无味卡尔曼滤波器（UKF）-欧拉角-菲尔·金（Phil Kim） 扩展卡尔曼滤波器-四元数-PX4自动驾驶仪 无味的卡尔曼滤