基于Qball-X4的四旋翼飞行器自适应控制

为实现四旋翼飞行器的精确轨迹跟踪控制,提出了一种基于神经网络逼近器的复合式自适应动态面量化控制方案。该方案主要贡献:①实现了自适应神经网络的量化控制,有效地缓解了量化器引起的强非线性,提高了四旋翼飞行器实时控制系统控制精度;②将自适应神经网络动态面控制技术应用于欠驱动四旋翼飞行器的控制系统中,克服了传统反推方法中的“微分爆炸”问题,并获得了跟踪性能的L∞范数。最后,在Qball-X4四旋翼飞行器运动控制平台上进行了实验,验证了所提控制方案的有效性。

非匀强电场对颗粒污垢的抑垢特性

目前,电场抑垢研究兴趣集中于电场对碳酸钙晶体形貌的改变,电场对已成垢的颗粒是否有抑垢作用鲜有研究。针对电场颗粒污垢抑垢机理不明的问题,提出非匀强电场颗粒物污垢抑垢模型,解释了电场对流体管道内污垢颗粒存在抑垢作用。研究结果表明:当电场、频率、颗粒质量一定的条件下,匀强电场并不会使颗粒产生抑垢作用,颗粒污垢在非匀强电场受到介电泳力,改变原本运动轨迹,达到抑垢的效果;随着电场强度升高,碳酸钙颗粒、硫酸钙颗粒、碳酸镁颗粒受到的介电泳力逐渐升高;电场强度对多种污垢颗粒产生的介电泳力,是影响抑垢效果的关键因素。