基于模糊逻辑的非线性混合混合混合控制,在阴影状和干燥阵风中运行的受鸟灵感的鸟

科学领域:

• * 航空航天工程 航空航天工程
• * 生物模拟学 生物模拟学
• * 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• * 鸟飞行受到大气风波干扰和不稳定的空气动力学所带来的重大挑战.
• * 鸟类通过积极控制羽毛,表现出出色的飞行稳定性和在流中适应能力.
• * 这种生物机制激发了新的解决方案来增强鸟的弹性.

研究的目的:

• * 建议和评估一个仿生气味减轻系统 (GAS) 对于一个鸟灵感的鸟.
• *将GAS与混合控制框架集成在一起,以减轻主动风暴负载.
• * 在不稳定的大气条件下确保稳定高效的鸟飞行.

主要方法:

• * 开发了一个生物模拟的Gust缓解系统 (GAS),使用一个减少顺序的债券图形模型.
• * 实施了混合控制策略,采用最佳的线性正方体调节器 (LQR) 和强大的控制器.
• * 使用非线性模糊的Sugeno型混合机制,实现无控制器过渡.
• * 测试了系统在步骤冲动,正弦波和德莱登风暴模型下.

主要成果:

• * 显著减少风吹引起的力 (高达50%) 和提高控制效率 (36%).
• * 与传统方法相比,实现了增强的稳定性 (24%).
• * 在各种流模型中保持了边界,和和稳定的飞行反应.

结论:

• * 生物启发的气味缓解系统 (GAS) 为鸟稳定提供了可靠的解决方案.
• *混合模糊混合控制框架确保了节能和空气动力学弹性飞行.
• * 这种方法为下一代能够在复杂的大气环境中运行的鸟铺平了道路.