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🔥内容介绍
现实大气条件下的四旋翼飞行模拟，核心是在理想飞行模型基础上，引入真实大气扰动的数学建模，并结合飞控系统的抗扰控制策略，实现贴近实际环境的仿真。本文从大气扰动建模、四旋翼动力学模型、仿真实现流程三个维度展开，同时提供 MATLAB/Simulink 仿真案例。
一、现实大气扰动的主要类型与数学建模
四旋翼在低空飞行时，主要受到的大气扰动包括风切变、湍流、阵风三类，这些扰动会直接改变旋翼的气动载荷，导致飞行姿态和位置偏离期望值。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
if nargin==3
V_rel_B=varargin{1};
T=varargin{2};
end
% prcoedures:
% the geometry is a cell array, should already be created in the workspace
% and defined as global variable
% find the uniform lamb0
% used linear inflow model for forward model
% calculate thrust, roll and moment coefficiencts
% using blade element theory
%% rotor characteristics
R=geometry(1,1);
nb=geometry(2,1);
A=geometry(3,1);
rho=geometry(4,1);
nr=geometry(5,1);
npsi=geometry(6,1);
th=geometry(7,1:nr);
c=geometry(8,1:nr);
cla=geometry(9,1:nr);
r=geometry(10,1:nr);
psi=geometry(11,:);
sig=nb*mean(c)/(pi*R); % solidity
%%
Vx=V_rel_B(1);Vy=V_rel_B(2);Vz=-V_rel_B(3);
Vinf=[Vx,Vy,Vz]; % relative incoming velocity
om=rpm*2*pi/60; % rad per second
vt=om*R ; % tip velocity
mu= sqrt(Vx^2+Vy^2) / vt ; % advance ratio
lamb_tot= Vinf(3)/vt ; % climb inflow ratio
% the pitch angle of the quad-copter is already embded becuse the Vinf is
% in body frame!
alpha= atan(Vinf(3)/norm(Vinf,2)); % copter angle of attack
% thrust coeffcient
ct=T/(rho*pi*R^2*vt^2);
% climb ratio, prependicular to free stream
lambc=lamb_tot/cos(alpha);
%% finding lamb0
% lambda= mu*tan(alpha) + ct/(2*sqrt(mu^2+lambda(n)^2)) + lamc * cos(alpha)
er1=1 ;
% inflow for hover
lah = sqrt(0.5*ct);
% using exact solution for a more simplified case to behoove the initial guess
lamb0 = lah * ((0.25*(mu/lah)^4+1)^0.5-0.5*(mu/lah)^2)^0.5;
% lamb0 = mu * tan (alpha) + lambc * cos(alpha) + 0.5 * ct * (mu^2 + lamb0 ^2) ^ (-0.5) ;
% it is noted that lamb_tot = mu * tan (alpha) + lambc * cos(alpha)
while er1>0.00001
% f = lamb0 - mu * tan (alpha) - lambc * cos(alpha) - 0.5 * ct * (m
🔗 参考文献
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🌟 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|GCN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
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
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🌟 通信方面
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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型
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