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🔥内容介绍
1 引言
1.1 研究背景与意义
随着无人机技术的飞速发展，旋翼机悬挂载荷运输已广泛应用于应急救援、物流配送、电力巡检等领域。相较于四旋翼机，六翼旋翼机通过六个旋翼的冗余配置，在单个旋翼失效时仍能维持飞行稳定性，且负载能力显著提升，可承载 15KG 级别的有效载荷。然而，悬挂载荷通过缆绳与机身连接形成的多体系统，存在机身运动与载荷摆动的强耦合关系，易受气流扰动、载荷突变等因素影响，导致飞行姿态失稳与运输精度下降，成为制约技术落地的关键瓶颈。因此，建立精准的动力学模型并设计鲁棒性控制策略，对提升六翼旋翼机悬挂运输系统的稳定性与可靠性具有重要工程意义。
1.2 研究现状
现有旋翼机悬挂载荷建模方法主要基于牛顿 - 欧拉方程或欧拉 - 拉格朗日方程，其中四旋翼系统的研究已较为成熟，但六翼机的冗余动力分配与多体耦合特性尚未得到充分探讨。控制策略方面，自适应滑模控制、输入成形技术、PID 控制等已被应用于摆动抑制，但针对六翼机的分层控制架构设计仍需优化。在硬件选型与结构设计上，通过 SolidWorks 建模与 ANSYS 有限元分析的组合方法，已实现挂载结构的强度优化，但如何将结构特性融入动力学建模仍需进一步研究。
1.3 本文主要研究内容
本文围绕六翼旋翼机悬挂有效载荷的建模与控制展开，具体内容包括：（1）构建包含机身动力学、载荷摆动及耦合效应的完整系统模型；（2）设计分层式控制架构，融合自适应滑模控制与输入成形技术；（3）通过 Matlab 仿真验证模型准确性与控制策略的鲁棒性；（4）提出工程化优化方案，为实际应用提供技术支撑。
2 六翼旋翼机悬挂载荷系统建模
2.1 系统结构与假设
六翼旋翼机采用对称布局，六个旋翼均匀分布在同一平面，相邻旋翼夹角为 60°。悬挂载荷通过长度为 l 的刚性缆绳与机身重心下方连接，系统假设如下：（1）机身视为刚体，忽略弹性形变；（2）载荷简化为质点，仅考虑平面内摆动；（3）缆绳不可伸长，质量忽略不计；（4）空气阻力等次要扰动通过鲁棒控制补偿。
2.2 坐标系定义
- 惯性坐标系（E-xyz）：原点 E 位于地面，x 轴指向东，y 轴指向北，z 轴竖直向上；
- 机身坐标系（B-ξηζ）：原点 B 位于机身重心，ξη 平面与旋翼旋转平面平行，ζ 轴沿机身竖轴向上。
2.3 动力学建模
2.3.1 机身动力学模型
基于牛顿 - 欧拉方程，机身在惯性坐标系下的平动与转动方程为：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
imate dynamic influence of torques on angular accelerations
g_bar = diag([950 950 950]);
% --- Compute errors ---
% e1: attitude error (desired angles - actual angles)
e1 = q_r(4:6) - q(4:6);
% e2: derivative error (combines angular velocity tracking and stabilization)
% backstepping introduces an augmented error term:
% e2 = q_r_dot + k1*e1 - q_dot
e2 = q_r_dot(4:6) + k1*e1 - q_dot(4:6);
% --- Backstepping control law ---
% The control increment delta_u compensates for:
% - attitude error (e1)
% - derivative error (k2*e2)
% - current angular accelerations q_dot_dot
% - desired angular accelerations q_r_dot_dot
% - and includes a corrective term k1*(q_r_dot - q_dot)
% g_bar^-1 ensures correct scaling with system dynamics
delta_u = inv(g_bar) * ( ...
e1 + ...
k2*e2 - ...
q_dot_dot(4:6) + ...
q_r_dot_dot(4:6) + ...
k1*(q_r_dot(4:6) - q_dot(4:6)) ...
);
end
🔗 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
🌈 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
