1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Thiết kế mô hình bộ điều khiển mô hình dự báo cho máy bay bốn cánh

114 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 114
Dung lượng 11,65 MB

Nội dung

Nội dung của đồ án - Thiết kế mô hình máy bay bốn cánh trên phần mềm Solidworks 2021 - Trình bày lý thuyết về động học của máy bay bốn cánh - Giới thiệu về bộ điều khiển PID của nền tảng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA THIẾT KẾ MƠ HÌNH VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MƠ HÌNH DỰ BÁO CHO MÁY BAY BỐN CÁNH GVHD: TS TRẦN ĐỨC THIỆN SVTH: PHAN THANH TRUYỀN SKL011002 Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN TỰ ĐỘNG – ĐIỀU KHIỂN    ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP THIẾT KẾ MƠ HÌNH VÀ BỘ ĐIỀU KHIỂN MƠ HÌNH DỰ BÁO CHO MÁY BAY BỐN CÁNH Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển Tự động hoá GVHD: TS Trần Đức Thiện SVTH: Phan Thanh Truyền 18151139 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng năm 2023 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Độc lập – Tự -Hạnh phúc BỘ MÔN TỰ ĐỘNG – ĐIỀU KHIỂN -o0o - Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Giảng viên hướng dẫn: TS Trần Đức Thiện Sinh viên thực hiện: Phan Thanh Truyền MSSV: 18151139 Lớp: 18151CL2B ĐT: 0384172047 Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển Tự động hoá Hệ đào tạo: Chính quy Khố: 2018 Lớp: 18151CL2B Tên đề tài Thiết kế mơ hình điều khiển mơ hình dự báo cho máy bay bốn cánh Các số liệu, tài liệu ban đầu: - Kích thước dự kiến: 300x300x100 mm (dài, rộng, cao) - Khối lượng tối đa máy bay: 1,5 kg Nội dung đồ án - Thiết kế mơ hình máy bay bốn cánh phần mềm Solidworks 2021 - Trình bày lý thuyết động học máy bay bốn cánh - Giới thiệu điều khiển PID tảng Ardupilot áp dụng cho máy bay bốn cánh - Giới thiệu điều khiển mơ hình dự báo - Tính tốn, thiết kế điều khiển vị trí cho máy bay bốn cánh áp dụng điều khiển mô hình dự báo - Lập trình mơ lý thuyết áp dụng điều khiển mơ hình dự báo vị trí vào tảng Ardupilot - Thi cơng mơ hình máy bay bốn cánh dựa mơ hình 3D thiết kế Các sản phẩm dự kiến - Mơ hình máy bay bốn cánh - Chương trình, giao diện điều khiển - Quyển báo cáo đồ án tốt nghiệp - Poster giới thiệu đồ án i Ngành giao đồ án: 10/02/2023 Ngày nộp đồ án: 30/06/2023 Ngơn ngữ trình bày: Bản báo cáo: Trình bày bảo vệ: Tiếng Anh ☐ Tiếng Việt ☑ Tiếng Anh ☐ Tiếng Việt ☑ TRƯỞNG KHOA TRƯỞNG NGÀNH GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) TS Trần Đức Thiện ii LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phan Thanh Truyền MSSV: 18151139 Tên đề tài: Thiết kế mơ hình điều khiển mơ hình dự báo cho máy bay cánh Ngày bắt đầu (tuần) 21/02/2023 (1 tuần) Nội dung Xác nhận GVHD - Tìm hiểu tổng quan đề tài (Đặt vấn đề, mục tiêu đề tài, nội dung nghiên cứu, giới hạn đề tài công cụ đánh giá) - Tìm hiểu phần mềm Solidworks, phần mềm MATLAB - Thiết kế mơ hình phần mềm Solidworks 28/02/2023 (3 tuần) - Tìm hiểu mơ hình động học máy bay bốn cánh - Tìm hiểu tảng Ardupilot - Tìm hiểu điều khiển mơ hình dự báo - Cài đặt mơ tảng Ardupilot - Mô phần động học máy bay bốn cánh - Tính tốn lựa chọn động thiết bị 21/03/2023 (3 tuần) - Thi cơng mơ hình máy bay bốn cánh - Triển khai điều khiển mơ hình dự báo với ví dụ đơn giản - Sử dụng tảng Mission Planner để thu thập liệu 11/04/2023 (2 tuần) - Tính toán động học cho máy bay bốn cánh - Thi cơng hồn thiện mơ hình - Thực bay kiểm thử mơ hình - Phân tích động lực học - Lập trình mơ máy bay bốn cánh Python 25/04/2023 (4 tuần) - Triển khai mô lý thuyết điều khiển mơ hình dự báo cho máy bay bốn cánh - Thực nghiệm bay kiểm thử mô hình với điều khiển PID hiệu chỉnh điều khiển iii 23/05/2023 (3 tuần) 30/06/2023 (2 tuần) - Triển khai mô tảng Ardupilot - Thực nghiệm bay kiểm thử mơ hình với điều khiển mơ hình dự báo hiệu chỉnh điều khiển - Hoàn thành luận án - Hoàn thành Poster, video giới thiệu đồ án PowerPoint trình bày Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 Giảng viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) TS Trần Đức Thiện iv TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Độc lập – Tự -Hạnh phúc BỘ MÔN TỰ ĐỘNG – ĐIỀU KHIỂN -o0o - Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng…năm 2023 PHIẾU NHẬN XÉT ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phan Thanh Truyền MSSV: 18151139 Tên đề tài: Thiết kế mơ hình điều khiển dự báo cho máy bay cánh Ngành đào tạo: CNKT Điều khiển Tự động hoá Họ tên giảng viên hướng dẫn: Trần Đức Thiện Ý KIẾN NHẬN XÉT Về nội dung đề tài khối lượng thực Ưu điểm Nhược điểm Đề nghị cho bảo vệ: ☐ Có, ☐ Không Đánh giá loại: Điểm: Bằng chữ: Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 Giảng viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) v TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐẠO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Độc lập – Tự -Hạnh phúc BỘ MÔN TỰ ĐỘNG – ĐIỀU KHIỂN -o0o - Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 PHIẾU NHẬN XÉT PHẢN BIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Phan Thanh Truyền MSSV: 18151139 Tên đề tài: Thiết kế mơ hình điều khiển dự báo cho máy bay cánh Ngành đào tạo: CNKT Điều khiển Tự động hoá Họ tên giảng viên hướng dẫn: Trần Đức Thiện Giảng viên phản biện: Hội đồng: Ý KIẾN NHẬN XÉT Nhận xét chung đề tài Ý kiến kết luận (ghi rõ nội dung cần bổ sung, hiệu chỉnh) Đề nghị: ☐ Được bảo vệ, ☐ Bổ sung để bảo vệ, ☐ Không bảo vệ Điểm: Bằng chữ: Câu hỏi phản biện (Giảng viên không cho SV biết trước) Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) vi Điểm đánh giá đề tài theo rubic sau: Tiêu chí 1: Mức độ thời đề tài, độ khó đề tài (10%) 10 Thực Vấn đề vừa sức/Cần Vấn đề khó/Cần Vấn đề khó/Cần Quá dễ thực thực tế dành thời gian nhiều kiến thức tổng nhiều kiến thức tổng cần nghiên cứu hợp học hợp học Tiên chí 2: Tính ứng dụng đề tài vào thực tiễn (10%) 10 Thực tế bên Thỉnh thoảng có ứng Thực tế bên ngồi Khó ứng dụng Có ứng dụng cần cấp dụng cần thiết Tiêu chí 3: Tính đắn đề tài, phương pháp nghiên cứu hợp lý (10%) 10 Phương pháp nghiên Có phương pháp Phương pháp nghiên Có phương pháp cứu rõ ràng, khoa Không hợp lý nghiên cứu, định cứu rõ ràng, định nghiên cứu học, phù hợp với đề hướng hướng tài Tiêu chí 4: Giải pháp & cơng nghệ, thi công/mô (15%) 12 15 Giải pháp rõ ràng, có Giải pháp rõ ràng, có quy trình thực Giải pháp rõ ràng, có Giải pháp khơng rõ quy trình thực thi cơng/mơ Giải pháp sơ sài thi cơng mơ hình/mơ ràng thi cơng/mơ vận hành được, kết vận hành mơ phỏng/vận hành tốt Tiêu chí 5: Trình bày nội dung đồ án (15%) 12 15 Có đầy đủ cấu trúc nội dung, trình bày Có đầy đủ cấu trúc Nội dung khơng rõ Có đủ cấu trúc, nội hợp lý, khoa học, Báo cáo sơ sài nội dung, trình bày ràng dung logic, rõ ràng, dễ hợp lý, khoa học hiểu, quy định trình bày luận văn Tiêu chí 6: Khả trình bày (10%) 10 Rất tốt - Rõ ràng Kém Trung bình Khá Tốt Tự tin Tiêu chí 7: Trả lời câu hỏi hội đồng bảo vệ (30%) 12 18 24 30 Trả lời < 20% Trả lời < 40% Trả lời < 60% Trả lời < 80% Trả lời 100% số câu hỏi số câu hỏi số câu hỏi số câu hỏi số câu hỏi Tổng điểm theo thang 10 Điểm Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) vii TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO Độc lập – Tự -Hạnh phúc BỘ MÔN TỰ ĐỘNG – ĐIỀU KHIỂN -o0o - Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 LỜI CAM ĐOAN Nhóm xin cam kết đồ án tốt nghiệp với đề tài “Thiết kế mơ hình điều khiển mơ hình dự báo cho máy bay bốn cánh” nhóm tự nghiên cứu thực độc lập Nhóm có dựa vào số tài liệu trước không chép Các số liệu cung cấp từ báo cáo kết nghiên cứu hoàn tồn trung thực Những tài liệu trích dẫn ghi lại rõ nguồn gốc Thành phố Hồ Chí Minh, ngày…tháng…năm 2023 Nhóm thực đề tài (Ký ghi rõ họ tên) Phan Thanh Truyền viii Hình 6.3: Quỹ đạo zigzac PID mặt phẳng 2D thực tế a) b) c) Hình 6.4: Đáp ứng vị trí PID quỹ đạo zigzac thực tế; a) trục x; b) trục y; c) trục z Trong Hình 6.2, Hình 6.3 trình bày quỹ đạo đặt đáp ứng vị trí Quadcopter, để quan sát rõ giá trị đặt đáp ứng trục X, Y, Z trình bày Hình 6.4 81 a) b) c) Hình 6.5: Sai số đáp ứng vị trí với giá trị đặt thực tế; a) trục x; b) trục y; c) trục z Trong Hình 6.5 trình bày sai số đáp ứng vị trí với giá trị đặt X, Y, Z kết hiệu tín hiệu đặt đáp ứng vị trí điểm thời gian a) b) 82 c) d) e) f) Hình 6.6: Đáp ứng sai số góc Roll, Pitch, Yaw PID quỹ đạo zigzac thực tế; a) góc Roll; b) góc Pitch; c) góc Yaw; d) sai số góc Roll; e) sai số góc Pitch; f) sai số góc Yaw Trong Hình 6.6 trình bày tín hiệu đặt đáp ứng tín hiệu sai số góc Roll, Pitch, Yaw a) b) 83 c) d) Hình 6.7: Đáp ứng tín hiệu điều khiển PWM cho động PID thực tế; a) PWM1; b) PWM2; c) PWM3; d) PWM4 Trong Hình 6.7 trình bày đáp ứng tín hiệu điều khiển động PWM1, PWM2, PWM3, PWM4 Quadcopter mơ Nhận xét: Dựa vào Hình 6.2, Hình 6.3, Hình 6.4, Hình 6.5, Hình 6.6, Hình 6.7 ta thấy đáp ứng ngõ điều khiển PID bám theo tín hiệu đặt xuất sai số Hình 6.5, nhiên hệ số chọn kinh nghiệm dựa việc thực nghiệm với nhiều quỹ đạo khác Do ta kết luận điều khiển PID thực tế đáp ứng 6.3 Thực nghiệm điều khiển mơ hình dự báo Sau q trình hiệu chỉnh hệ số N, ma trận P, R điều khiển MPC áp dụng thực nghiệm, nhóm thu số trình bày Bảng 6.2: Bảng 6.2: Bảng thông số MPC thực nghiệm Bộ điều khiển Bộ điều khiển MPC độ cao Z Hệ số N = 5; PZ = diag (0,045; 0,045; ;0,045); ; Bộ điều khiển MPC độ cao X-Y RZ = diag (0,009; 0,009; ;0,009) N = 5; PXY = diag (0,045; 0,045; ;0,045); RXY = diag (0,009; 0,009; ;0,009) Bộ điều khiển mơ hình dự báo áp dụng mơ hình thực tế qua q trình thực nghiệm chế độ giữ vị trí cân khơng gian độ cao 5m, kết trình bày qua đồ thị sau 84 a) b) Hình 6.8: Quỹ đạo đáp ứng hover MPC thực tế; a) góc nhìn 3D; b) góc nhìn Oxy a) 85 b) c) Hình 6.9: Đáp ứng vị trí MPC q trình hover thực tế; a) trục x; b) trục y; c) trục z Trong Hình 6.8 trình bày quỹ đạo đặt đáp ứng vị trí Quadcopter, để quan sát rõ giá trị đặt đáp ứng trục X, Y, Z trình bày Hình 6.9 a) 86 b) c) Hình 6.10: Sai số đáp ứng vị trí với giá trị đặt thực tế; a) trục x; b) trục y; c) trục z Trong Hình 6.10 trình bày sai số đáp ứng vị trí với giá trị đặt X, Y, Z kết hiệu tín hiệu đặt đáp ứng vị trí điểm thời gian a) b) 87 c) d) e) f) Hình 6.11: Đáp ứng sai số góc Roll, Pitch, Yaw MPC trình hover thực tế; a) góc Roll; b) góc Pitch; c) góc Yaw; d) sai số góc Roll; e) sai số góc Pitch; f) sai số góc Yaw Trong Hình 6.11 trình bày tín hiệu đặt đáp ứng tín hiệu sai số góc Roll, Pitch, Yaw a) b) 88 c) d) Hình 6.12: Đáp ứng tín hiệu điều khiển PWM cho động MPC thực tế; a) PWM1; b) PWM2; c) PWM3; d) PWM4 Trong Hình 6.12 trình bày đáp ứng tín hiệu điều khiển động PWM1, PWM2, PWM3, PWM4 Quadcopter mô Nhận xét: Dựa vào Hình 6.8, Hình 6.9, Hình 6.10, Hình 6.11, Hình 6.12 ta thấy đáp ứng ngõ điều khiển MPC bám theo tín hiệu đặt xuất sai số Hình 6.10 Do ta kết luận điều khiển MPC thực tế đáp ứng cho trường hợp giữ vị trí cân 6.4 Đánh giá kết thực nghiệm Bộ điều khiển PID MPC thực nghiệm thực tế để kiểm tra tính ổn định hệ thống khả bám quỹ đạo PID trí vị trí cân MPC Bảng 6.3 Sai số trung bình bình phương sai số bám Bộ điều khiển RSME (mét) PID 0,5582 MPC 0,1774 Dựa vào Bảng 5.4 ta nhận xét cách xác chất lượng đáp ứng điều khiển thông qua thông số sai số bám tính tốn dựa vào phương pháp RMSE Qua đó, ta thấy điều khiển MPC cho kết đáp ứng tốt trình bám vị trí giữ cân điểm thực tế, bên cạnh điều khiển PID q trình bay zigzac cho kết đáp ứng tốt Kết luận: Qua so sánh đánh giá hiệu điều khiển PID MPC hệ thống, thấy tác động mạnh mẽ điều khiển MPC giúp cải thiện đáng kể xác Quadcopter hoạt động với quỹ đạo zigzac cho trước mô phỏng, đáp ứng tốt thực tế chế độ giữ vị trí cân 89 CHƯƠNG 7: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Chương trình bày kết đạt hạn chế từ trình thực đề tài hướng phát triển nhóm tương lai 7.1 Kết luận Sau trình nghiên cứu thực đề tài: “Thiết kế mơ hình điều khiển dự báo cho máy bay bốn cánh”, nhóm đạt kết sau: - Thiết kế hồn thiện mơ hình máy bay bốn cánh phần mềm Solidworks - Thi cơng hồn thiện mơ hình máy bay bốn cánh - Thu thập liệu thời gian thực dựa Mission Planner - Thiết kế hoàn thiện điều khiển PID cho máy bay bốn cánh lý thuyết thực tế - Thiết kế hoàn thiện điều khiển mơ hình dư báo cho máy bay bốn cánh lý thuyết áp dụng thực tế chế độ cân (hover) - Thực nghiệm kiểm chứng điều khiển qua trình bay thực tế thu thập đánh giá kết qua đồ thị thực Những hạn chế tồn trình thực đề tài sau: - Vấn đề khơng gian bay, q trình bay cần có sử ổn định GPS, tránh trường hợp trơi bay nên địa điểm bay cần có khoảng khơng trống đủ lớn nhận đủ vệ tinh để trình bay trở nên ổn định - Thời tiết ảnh hưởng đến q trình bay nhóm, gió to, trời mưa làm cho trình thực nghiệm thu thập liệu bị gián đoạn - Khi Quadcopter hoạt động, cánh quạt từ động quạt tạo áp suất tĩnh, áp suất tích dần quanh thân khung máy làm cho cảm biến áp suất bị lỗi - Quadcopter bị giảm độ cao trình bày, điều gây trình hiệu chuẩn cảm biến độ cao cảm biến mạch điều khiển bay - Ở điều khiển mơ hình dự báo chưa thể áp dụng điều khiển lý chất lượng cảm biến, nhớ vi xử lý chưa thể đáp ứng q trình tính tốn quỹ đạo trước tất biến liệu 7.2 Hướng phát triển Để khắc phục hạn chế đề cập, hướng phát triển đề tài tập trung cải tiển sử dụng cảm biến tốt vi xử lý tốt Triển khai điều kiện ràng 90 buộc điều khiển mô hình dự báo mà nhóm chưa thực nhằm giúp máy bay bốn cánh hoạt động tốt Hướng phát triển nhóm triển khai áp dụng điều khiển mơ hình dự báo quỹ đạo phức tạp nhiều điều kiện khắc nghiệt hơn, đánh giá việc tác động điều khiển vào việc tiết kiệm lượng… 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] J R Martinez-de Dios, B C Arrue, A Ollero, L Merino, and F GómezRodríguez, "Computer vision techniques for forest fire perception," Image and vision computing, vol 26, no 4, pp 550-562, 2008 S Bouabdallah, A Noth, and R Siegwart, "PID vs LQ control techniques applied to an indoor micro quadrotor," in 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)(IEEE Cat No 04CH37566), 2004, vol 3: IEEE, pp 2451-2456 H Bolandi, M Rezaei, R Mohsenipour, H Nemati, and S M Smailzadeh, "Attitude control of a quadrotor with optimized PID controller," 2013 K Alexis, G Nikolakopoulos, and A Tzes, "Model predictive quadrotor control: attitude, altitude and position experimental studies," IET Control Theory & Applications, vol 6, no 12, pp 1812-1827, 2012 K Alexis, G Nikolakopoulos, and A Tzes, "Model predictive control scheme for the autonomous flight of an unmanned quadrotor," in 2011 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 2011: IEEE, pp 2243-2248 S F Hoerner, "Fluid-Dynamic Drag Theoretical, experimental and statistical information," Copyright by: SF Hoerner Fluid Dynamics, Vancouver, Printed in the USA, Card Number 64-19666, 1965 G Lars and P Jürgen, "Nonlinear model predictive control theory and algorithms," ed: Springer London, UK, 2011 J Richalet, A Rault, J Testud, and J Papon, "Model predictive heuristic control," Automatica (journal of IFAC), vol 14, no 5, pp 413-428, 1978 C R Cutler and B L Ramaker, "Dynamic matrix control?? A computer control algorithm," in joint automatic control conference, 1980, no 17, p 72 K Holkar and L M Waghmare, "An overview of model predictive control," International Journal of control and automation, vol 3, no 4, pp 47-63, 2010 M G Forbes, R S Patwardhan, H Hamadah, and R B Gopaluni, "Model predictive control in industry: Challenges and opportunities," IFACPapersOnLine, vol 48, no 8, pp 531-538, 2015 A Bemporad, C A Pascucci, and C Rocchi, "Hierarchical and hybrid model predictive control of quadcopter air vehicles," IFAC Proceedings Volumes, vol 42, no 17, pp 14-19, 2009 M W Mueller and R D'Andrea, "A model predictive controller for quadrocopter state interception," in 2013 European Control Conference (ECC), 2013: IEEE, pp 1383-1389 M Bangura and R Mahony, "Real-time model predictive control for quadrotors," IFAC Proceedings Volumes, vol 47, no 3, pp 11773-11780, 2014 Y Wang, A Ramirez-Jaime, F Xu, and V Puig, "Nonlinear model predictive control with constraint satisfactions for a quadcopter," in Journal of Physics: Conference Series, 2017, vol 783, no 1: IOP Publishing, p 012025 J A Rossiter, Model-based predictive control: a practical approach CRC press, 2003 W H Kwon and S H Han, Receding horizon control: model predictive control for state models Springer Science & Business Media, 2005 92 [18] K Alexis, G Nikolakopoulos, Y Koveos, and A Tzes, "Switching model predictive control for a quadrotor helicopter under severe environmental flight conditions," IFAC Proceedings Volumes, vol 44, no 1, pp 11913-11918, 2011 93 PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: Chương trình tính tốn thiết kế mô Python https://drive.google.com/drive/folders/1rsg70uMHCfUHXD4f6S0RZDkYYMz 0a7g6?usp=sharing PHỤ LỤC 2: Chương trình điều khiển PID MPC https://drive.google.com/drive/folders/1sAp2rtIm4-ri9N8MpGjPeEypPkAAAxL?usp=sharing 94 S K L 0

Ngày đăng: 28/12/2023, 18:50

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w