基于自适应RBFNN噪声估计的自抗扰控制在姿态控制中的应用

李希; 谭建豪

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基于自适应RBFNN噪声估计的自抗扰控制在姿态控制中的应用

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针对旋翼飞行多关节机械臂内部参数不确定性、外部环境和自身机械臂规划运动对飞行平台的干扰问题设计了一种姿态控制方法.首先将跟踪微分器作为期望姿态角的过渡过程,利用自适应RBFNN(径向基函数神经网络)算法对旋翼飞行多关节机械臂内、外部干扰进行逼近估计并实时补偿.然后采用非线性状态误差反馈控制来实现旋翼飞行多关节机械臂的姿态跟踪控制,并利用李亚普诺夫函数进行稳定性分析.最后,在仿真平台上实现该算法,将其仿真结果分别与PID(比例-积分-微分)控制、传统自抗扰控制(ARDC)进行比较分析.并且在实际旋翼飞行多关节机械臂系统上进行了实验,在0.4 s之内三轴姿态角可从0快速跟踪到0.6 rad且无超调.该算法对各通道的扰动有较强的抗干扰性,对系统参数有较强的鲁棒性,并且明显优于ARDC和PID算法.结果说明该算法能有效地解决系统不确定性干扰问题以实现姿态角的准确、快速跟踪.

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来源
《机器人》 |2019年第1期|9-18|共10页
作者
李希; 谭建豪;
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作者单位

湖南大学电气与信息工程学院;

湖南长沙410082;

机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室;

湖南长沙410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
旋翼飞行多关节机械臂; 姿态控制; 干扰; 自适应RBFNN; 自抗扰控制;

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