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🔥内容介绍

在科技日新月异的今天，无人机已深度融入现代社会的各个领域，从军事侦察、测绘到物流配送、影视拍摄，其身影无处不在，已然成为推动各行业发展的重要力量。随着技术的不断进步，人们对无人机性能的要求也愈发严苛，期望其能在更复杂的环境中执行多样化任务。在此背景下，同轴倾转旋翼三轴无人机应运而生，凭借独特的结构设计与卓越性能，逐渐成为无人机领域的研究焦点。

同轴倾转旋翼三轴无人机融合了多旋翼与固定翼无人机的优势，既具备多旋翼无人机垂直起降和精准悬停的能力，又拥有固定翼无人机高速飞行和长航程的特性，极大拓展了无人机的应用范围。在军事领域，它可在复杂地形或狭小空间实现垂直起降，完成侦察、监视、物资运输等任务；在民用领域，无论是应急救援时快速抵达受灾现场，还是物流配送中为偏远地区提供高效服务，或是测绘与巡检工作里获取高精度数据，同轴倾转旋翼三轴无人机都能大显身手。

然而，要充分发挥该无人机的潜力，实现其稳定、高效飞行并非易事。飞行过程中，旋翼倾转致使其空气动力学特性和动力学特性发生复杂变化，呈现高度非线性和强耦合性，这给精确建模与有效控制带来巨大挑战。建立准确的非线性模型是设计高性能控制器的基础，只有精确描述无人机动态特性，控制器才能依据模型准确感知其状态并做出正确决策；同时，针对其复杂特性设计合适的控制方案，是确保无人机在各种飞行状态下都能稳定、灵活响应控制指令的关键。

本文深入研究同轴倾转旋翼三轴无人机的非线性建模与控制问题，采用混合反步滑模分层控制方案，并结合 EKF（扩展卡尔曼滤波器）和 UKF（无迹卡尔曼滤波器）估计，以提高控制性能和状态估计精度。此外，还在修剪后的模型上实现线性卡尔曼滤波器，为该类型无人机的控制提供新的思路与方法，对推动其在实际工程中的应用具有重要意义。

同轴倾转旋翼三轴无人机的独特魅力

（一）构造解析：独特构型的奥秘

同轴倾转旋翼三轴无人机的独特魅力，首先源于其精妙的构造。它主要由机身、同轴倾转旋翼系统、三轴控制机构等关键部分组成 ，每一部分都蕴含着独特的设计巧思与工程智慧。

机身作为无人机的核心载体，采用了高强度、轻量化的复合材料，在保证结构坚固稳定的同时，尽可能减轻自身重量，为提高飞行性能奠定基础。其设计充分考虑空气动力学原理，流线型的外形有效减少飞行时的空气阻力，降低能耗，提升飞行效率。

同轴倾转旋翼系统是该无人机的标志性构造，由两组共轴布置的旋翼组成，这种独特设计有效抵消了旋翼旋转产生的反扭矩，使无人机在飞行过程中保持稳定。旋翼安装在可倾转的短舱上，通过精确的倾转机构，能够在垂直方向与水平方向之间灵活调整角度。在垂直起降和悬停阶段，旋翼短舱垂直向上，旋翼高速旋转产生垂直升力，如同多旋翼无人机一般，赋予无人机在狭小空间内自由起降和精准悬停的能力；当需要转换为固定翼飞行模式时，旋翼短舱逐渐向前倾转，旋翼产生的拉力逐步转化为水平推力，推动无人机向前飞行，实现类似固定翼无人机的高速巡航，极大拓展了无人机的飞行范围和速度。

三轴控制机构则负责控制无人机的姿态和飞行方向，包括滚转、俯仰和偏航三个方向的控制。通过对三个轴的协同控制，无人机能够在空中完成各种复杂动作，如转弯、爬升、下降等。在实际飞行中，当无人机需要向左转弯时，滚转轴控制一侧机翼略微下沉，产生向左的滚转力矩；同时，偏航轴调整机头方向，配合滚转动作，实现平稳转弯。俯仰轴则控制无人机的前后倾斜角度，用于调整飞行高度和速度。这种三轴协同控制方式，使得无人机在飞行过程中具有高度的灵活性和可控性。

（二）性能亮点：多场景的出色适应力

凭借独特的构造，同轴倾转旋翼三轴无人机在性能上展现出诸多亮点，使其在众多无人机类型中脱颖而出，具备在复杂任务场景下的强大应用潜力。

在垂直起降和悬停方面，该无人机表现卓越。与固定翼无人机需要较长跑道进行起降不同，它可以像多旋翼无人机一样，在没有跑道的狭小空间内垂直起飞和降落，这一特性使其在城市高楼间、山区等地形复杂的区域执行任务时具有无可比拟的优势。例如，在城市应急救援中，它能够快速降落在狭窄的街道或楼顶平台，为被困人员运送物资或提供救援信息；在山区测绘中，可直接在山顶或山谷垂直起降，无需寻找平坦开阔的场地，大大提高了工作效率。其精准的悬停能力也为需要长时间定点观测的任务提供了有力支持，如电力巡检时，可稳定悬停在输电线路旁，对线路进行细致检查，确保电力系统的安全运行。

在高速飞行性能上，同轴倾转旋翼三轴无人机同样表现出色。当切换到固定翼飞行模式后，其飞行速度大幅提升，相比多旋翼无人机，能在更短时间内到达目标地点，大大提高了任务执行效率。在物流配送领域，它可以快速穿越长距离，将货物及时送达偏远地区，为解决 “最后一公里” 配送难题提供了新的方案；在军事侦察任务中，高速飞行能力使其能够迅速抵达侦察区域，及时获取情报，避免长时间暴露在危险环境中，保障任务的安全性和时效性。

此外，该无人机还具有良好的飞行稳定性和机动性。在复杂气象条件或强气流环境下，凭借先进的飞行控制系统和稳定的机体结构，依然能够保持平稳飞行，有效完成任务。在执行航拍任务时，无论遇到微风还是较强气流，都能稳定飞行，确保拍摄画面的清晰度和稳定性；在农业植保作业中，稳定的飞行性能使其能够均匀地喷洒农药或肥料，提高作业质量，减少资源浪费。

与其他类型无人机相比，同轴倾转旋翼三轴无人机融合了多旋翼和固定翼无人机的优点，克服了它们各自的局限性。多旋翼无人机虽然灵活性高、起降方便，但飞行速度慢、航程短；固定翼无人机速度快、航程远，但起降条件苛刻，灵活性不足。而同轴倾转旋翼三轴无人机兼具两者优势，使其在更多复杂任务场景中得以应用，为无人机技术的发展开辟了新的道路，展现出广阔的应用前景。

非线性建模：奠定精准控制的基石

（一）模型建立：捕捉复杂动态特性

建立同轴倾转旋翼三轴无人机的非线性模型是实现精确控制的关键一步，需要综合考虑多种动力学因素与空气动力学因素，以全面、准确地描述无人机在飞行过程中的复杂运动状态。

从动力学角度出发，无人机在三维空间中的运动可分解为三个平动自由度（沿 x、y、z 轴的移动）和三个转动自由度（滚转、俯仰、偏航），遵循牛顿第二定律和欧拉方程。牛顿第二定律描述了力与加速度之间的关系，即 F = ma，其中 F 是作用在无人机上的合力，m 为无人机质量，a 是加速度 。在无人机飞行中，合力包括重力、旋翼产生的升力与推力、空气阻力等。欧拉方程则用于描述无人机的转动动力学，M = Iα + ω×Iω，其中 M 是作用在无人机上的合力矩，I 为转动惯量矩阵，α 是角加速度，ω 是角速度。转动惯量矩阵反映了无人机质量分布对转动的影响，不同部件的质量和位置决定了其在不同轴向上的转动惯量大小，例如，机身较重的部分离转动轴较远时，会使该轴的转动惯量增大，从而影响无人机的姿态调整能力。

此外，无人机飞行过程中还存在一些耦合效应，如旋翼倾转时，不仅会改变升力和推力的方向，还会对无人机的转动惯量和空气动力学特性产生影响，导致各个自由度之间的运动相互关联。这种强耦合性增加了建模的难度，需要在模型中准确考虑这些耦合关系，以确保模型能够真实反映无人机的动态特性。

为了建立精确的非线性模型，通常采用多体动力学软件与计算流体力学（CFD）软件相结合的方法。多体动力学软件（如 ADAMS）能够精确模拟无人机各部件的机械运动和动力学特性，考虑部件之间的连接方式、运动副约束等因素，计算出无人机在不同运动状态下的受力和运动参数。CFD 软件（如 Fluent）则专注于分析无人机周围的流场特性，计算空气对无人机的作用力，包括升力、阻力、力矩等。通过将两者的计算结果进行耦合，能够得到更加准确的无人机非线性模型，全面捕捉其在飞行过程中的复杂动态特性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%Vehicle Dynamics Projects 2022

%Elham Honarvar, Ali Mohammad Ali Hassan Ali, Luca Tirel

clear all

close all

%% PARAMETERS AND VARIABLES

global k1 k2 k3 k4 k5 k6 k7 k8 k9 k10 k11 k12 g Ixx Iyy Izz l1 l2 l3 J a1 a2 a3 b1 b2 b3 m x0 eta1 eta2 eta3

global ctr ctf cq

% [k1, k2, k3, k4, k5, k6, k7, k8, k9, k10, k11, k12, g, Ixx, Iyy, Izz, l1, l2, l3, J, a1, a2, a3, b1, b2, b3, m, x0, eta1, eta2, eta3, ctr, ctf, ctq]

% Define K

k1=1;

k2=2;

k3=2;

k4=3;

k5=1;

k6=3;

k7=2;

k8=5;

k9=3;

k10=7;

k11=5;

k12=3;

% Gravity

g = 9.807;

% Inertias and related quantities

Ixx = 1.03e-2;

Iyy = 9.02e-3;

Izz = 1.72e-2;

J = [Ixx 0 0;

0 Iyy 0;

0 0 Izz;];

a1 = 1/Ixx;

a2 = 1/Iyy;

a3 = 1/Izz;

b1=(Iyy-Izz)/Ixx;

b2=(Izz-Ixx)/Iyy;

b3=(Ixx-Iyy)/Izz;

% Adaptive parameters (bigger than disturbances)

eta1=1;

eta2=1;

eta3=1;

% Thrust and Drag coefficients

ctf = 1.63e-5; %front

ctr = 9.6e-6; %rear

cq = 2.4e-7; %

% Internal lenghts

l1 = 0.240;

l2 = 0.078;

l3 = 0.151;

% Mass

m = 1.331;

% Drone initial position

x0 = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0];

% States bounds

ub = [inf; 10; inf; 10; inf; 10; 0.1; 0.5; 1; 2; 0.01; 0.1];

lb = -ub;

%% State Estimation

% Process noise covariance

Q = 1e-6;

% Measurement noise covariance

R = 1e-3;

% Sampling time (Sensors)

Ts = 1e-4; % [s]

🔗 参考文献

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🌟 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、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

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

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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