Stabilisation, tracking and disturbance rejection control design for the UAS-S45 Bálaam
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stabilisation and control mechanisms of an Unmanned Aerial System (UAS) must be properly designed to ensure acceptable flight performance. During their operation, these mechanisms are subjected to unknown and random environmental effects, making it imperative that all available information should be taken into consideration during the mechanisms’ design process (e.g. system dynamics, actuators, flight conditions and certain criteria requirements such as phugoid and short modes for longitudinal dynamics, and roll subsidence, spiral and Dutch-roll modes for lateral dynamics) in order to guarantee flight stability. Therefore, this paper introduces a novel methodology for the stabilisation and control of the UAS-S45 Bálaam, designed and manufactured by Hydra Technologies. This methodology uses composite controllers that combine feedback Linear Quadratic Regulators (LQR) and Proportional Integral Feed-Forward (PI-FF) compensation controller for stabilisation and tracking tasks, respectively. Furthermore, a Generalised Extended State Observer was implemented to provide robustness to the closed loop dynamics by introducing disturbance compensation. Furthermore, an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) was adopted to perform a gain scheduling by computing the gains of each composite controller for certain unknown trim conditions within a given flight domain. Finally, several numerical assessments were performed to highlight the efficiency of the proposed methodology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle