基于RBF神经网络的四旋翼无人机姿态控制

甘顺顺; 许宝杰; 黄小龙

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基于RBF神经网络的四旋翼无人机姿态控制

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针对四旋翼无人机姿态系统难以建立精确模型问题,提出一种基于RBF神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制方法:将系统模型不确定部分及外界扰动之和定义为系统的总扰动,利用RBF神经网络逼近系统的总扰动,将总扰动估计值反馈给控制器,用以补偿系统总扰动的影响.建立无人机姿态系统的模型,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器,根据Lyapunov稳定性定理证明控制系统的稳定性.通过对仿真结果图像和数据分析表明,控制方法能快速逼近的未知模型,有效抑制系统总扰动影响,具有响应速度快、鲁棒性和自适应能力强的特点.

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来源
《装备制造技术》 |2021年第8期|28-35|共8页
作者
甘顺顺; 许宝杰; 黄小龙;
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作者单位

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

北京信息科技大学机电工程学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无人驾驶飞机;
关键词
RBF神经网络; 四旋翼无人机; 姿态控制; 非奇异快速终端滑模控制;

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