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Robustification of a Biologically Inspired Flapping Mechanism

出版	TU Ilmenau, 2022
URL	http://books.google.com.hk/books?id=ZmYqzwEACAAJ&hl=&source=gbs_api

註釋Autonom fliegende Roboter, die von der Biologie der Vögel oder Insekten inspiriert sind, haben ein breites Anwendungsspektrum, zum Beispiel als Wetter- und Umweltmessgerät in der Präzisionslandwirtschaft oder zur Überwachung bei Rettungseinsätzen. Diese Micro-Air-Vehicle-Roboter sind hoch manövrierfähig und können schnell zwischen verschiedenen Flugmodi wechseln. Sie sind kollisionssicher, indem sie sich ohne menschliches Eingreifen anpassen und ein koordiniertes Verhalten in großen Gruppen mit Unterstützung von Sensoren und Steuergeräten, die Informationen aus der Umgebung erhalten, und einer effizienten integrierten Energiequelle erreichen. Die Herausforderung besteht jedoch darin, Schlagflügel-MAVs zu entwerfen, die in der Lage sind, bei kleinen Abmessungen und begrenzter Nutzlast autonom zu fliegen. Der Entwurf eines anpassungsfähigen Systems zur Analyse der Eigenschaften der Flugdynamik in Schlagflügelsystemen hilft bei der Untersuchung ihrer Eigenschaften und ermöglicht den Einsatz verschiedener Steuerungstechniken zur Verbesserung ihrer Leistung. Die Software zur Identifizierung der Systemparameter, z.B. Schlagfrequenz, Position oder Geschwindigkeit, bietet die Möglichkeit, diese Komplexität zu beherrschen. Diese Art von Plattform ermöglicht die Untersuchung der mechatronischen Steuerung in kleinen Flugsystemen. Der Beitrag in dieser Dissertation stellt einen Prototyp eines Prüfstandes vor, der auf einem mathematischen Modell einer Balkenstruktur mit einem Schlagflügelroboter basiert. Die Vorrichtung besteht aus einem Balken, der einen rotatorischen Freiheitsgrad hat, der in einer vertikalen Ebene enthalten ist, an deren einem Ende sich der Schlagmechanismus befindet. Die gewonnenen Daten und die Anwendung der Regelungsmethode werden mit dem Tool MATLAB® SIMULINK® und einem Arduino®-Gerät als Schnittstelle zwischen dem System und dem PC durchgeführt. Die Modellparameter wurden experimentell ermittelt, die Steuerung wurde in Echtzeit implementiert und mit dem mathematischen Modell des Systems verglichen.