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飛行控制算法建模（基于模型設(shè)計）培訓(xùn)課程

培訓(xùn)對象：飛控算法工程師、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制專業(yè)學(xué)生/研究員、自動代碼生成工程師，以及從傳統(tǒng)手寫代碼向基于模型設(shè)計轉(zhuǎn)型的開發(fā)人員。
培訓(xùn)目標：
1. 建立飛行器（固定翼/旋翼）的六自由度非線性數(shù)學(xué)模型。
2. 掌握經(jīng)典及現(xiàn)代控制理論（如PID、狀態(tài)反饋）的算法實現(xiàn)與參數(shù)整定方法。
3. 在MATLAB/Simulink環(huán)境中搭建完整的控制律模型，并進行模型在環(huán)測試。
4. 理解狀態(tài)估計原理，能夠設(shè)計卡爾曼濾波器融合多傳感器數(shù)據(jù)。
5. 了解從Simulink模型自動生成嵌入式代碼的工作流程，縮短開發(fā)周期。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
1. 飛行動力學(xué)基礎(chǔ)：回顧飛行器常用坐標系（機體、地面、氣流）及剛體六自由度運動學(xué)方程。
2. 非線性六自由度建模：在Simulink中搭建包含氣動力與力矩的飛行器非線性六自由度模型。
3. 執(zhí)行器與傳感器建模：對舵機、電機等執(zhí)行器及IMU、GPS等傳感器進行特性建模。
4. PID控制器實現(xiàn)與調(diào)參：設(shè)計姿態(tài)與軌跡PID控制器，通過仿真進行參數(shù)整定與性能分析。
5. 狀態(tài)空間模型與極點配置：將非線性模型線性化，建立狀態(tài)空間模型，并設(shè)計狀態(tài)反饋控制器。
6. LQR最優(yōu)控制設(shè)計：學(xué)習(xí)線性二次型調(diào)節(jié)器的原理，并基于性能指標設(shè)計LQR控制器。
7. 傳感器噪聲與濾波：向傳感器模型添加噪聲，理解測量誤差對控制系統(tǒng)的影響。
8. 卡爾曼濾波算法實現(xiàn)：設(shè)計并實現(xiàn)卡爾曼濾波器，對含噪聲的傳感器數(shù)據(jù)進行最優(yōu)狀態(tài)估計。
9. 多傳感器數(shù)據(jù)融合：利用擴展卡爾曼濾波，融合IMU、磁力計、GPS數(shù)據(jù)，實現(xiàn)飛行器姿態(tài)與位置的準確估計。
10. Stateflow邏輯與模式管理：使用Stateflow設(shè)計飛行模式（如手動、增穩(wěn)、自主）切換邏輯。
11. 模型在環(huán)測試：將控制律與六自由度模型閉環(huán)，在多種仿真場景下驗證飛控軟件的可靠性。
12. 自動代碼生成入門：初步了解Embedded Coder工具，演示從Simulink模型生成高效嵌入式C代碼的流程。

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專家力量：
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