2020
DOI: 10.1007/s40435-020-00644-9
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Demonstration of a model-free backstepping control on a 2-DOF laboratory helicopter

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“…In this case, Lyapunov functions are utilized to ensure stability as Lyapunov's theorem is the basis for designing backstepping control (BC) and sliding mode control (SMC) methods. For BC, Huang et al [45] displayed, practically and systematically, a model-free backstepping (MFBS) control scheme to solve the problems of model uncertainties, coupling effects, and timevarying parameters of a 2-DOF helicopter system where the results showed the superiority of the MFBS compared to LQR controller. Haruna et al [46] also proposed a new adjusted dual boundary conditional integral BC to achieve stability, efficient asymptotic output regulation without degrading the transient execution, accurate trajectory tracking, and precise attainment of a specific position.…”
Section: Twin-rotor Systemsmentioning
confidence: 99%
“…In this case, Lyapunov functions are utilized to ensure stability as Lyapunov's theorem is the basis for designing backstepping control (BC) and sliding mode control (SMC) methods. For BC, Huang et al [45] displayed, practically and systematically, a model-free backstepping (MFBS) control scheme to solve the problems of model uncertainties, coupling effects, and timevarying parameters of a 2-DOF helicopter system where the results showed the superiority of the MFBS compared to LQR controller. Haruna et al [46] also proposed a new adjusted dual boundary conditional integral BC to achieve stability, efficient asymptotic output regulation without degrading the transient execution, accurate trajectory tracking, and precise attainment of a specific position.…”
Section: Twin-rotor Systemsmentioning
confidence: 99%
“…Dentre as técnicas de controle aplicadas, pode-se destacar as seguintes: a abordagem de Lyapunov [12], a qual garante, sob certas condições, a estabilidade assintótica do quadricóptero; a estrutura de realimentação PD, Proporcional-Derivativo [13,14], com propriedade de convergência exponencial devido à compensação dos termos Coriolis e giroscópicos, e a estrutura PID, Proporcional-Integral-Derivativo [7,15], a qual não requer o conhecimento de parâmetros específicos do modelo e a lei de controle é muito mais fácil de implementar, porém com robustez limitada contra perturbações; o controle RLQ (Regulador Linear Quadrático) [16], e controle H ∞ [4], cuja vantagem é que exibem boas propriedades de robustez: margem de ganho infinitamente crescente, margem de fase entre ±60 • e boa tolerância à nãolinearidades; controle adaptativo [17,18,19], que fornecem bom desempenho com parâmetros incertos e dinâmicas não modeladas. Existem outros algoritmos de controle para melhorias do desempenho de sistemas quadrirrotores, tais como técnicas fuzzy [1,20], redes neurais [21], controle backstepping [22,23], controle baseado em realimentação visual [24,25], e controle baseado em aprendizagem por reforço [26,27,28]. Em [29] são destacados vários projetos de melhoria de estabilidade para quadricópteros, que são capazes de realizar voos autônomos apenas com o uso de sensores a bordo para estimação da atitude, altitude, posição horizontal e voos trans-lacionais.…”
Section: Introductionunclassified