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Extreme Learning Machine Assisted Adaptive Control of a Quadrotor Helicopter

机译：四旋翼直升机的极限学习机辅助自适应控制

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Control of quadrotor helicopters is difficult because the problem is naturally nonlinear. The problem becomes more challenging for common model based controllers when unpredictable uncertainties and disturbances in physical control system are taken into account. This paper proposes a novel intelligent controller design based on a fast online learning method called extreme learning machine (ELM). Our neural controller does not require precise system modeling or prior knowledge of disturbances and well approximates the dynamics of the quadrotor at a fast speed. The proposed method also incorporates a sliding mode controller for further elimination of external disturbances. Simulation results demonstrate that the proposed controller can reliably stabilize a quadrotor helicopter in both agitated attitude and position control tasks.
机译：四旋翼直升机的控制很困难，因为问题自然是非线性的。当考虑到物理控制系统中不可预测的不确定性和干扰时，对于基于通用模型的控制器，该问题变得更具挑战性。本文提出了一种基于快速在线学习方法（称为极限学习机（ELM））的新型智能控制器设计。我们的神经控制器不需要精确的系统建模或对干扰的先验知识，并且可以快速近似四旋翼的动力学。所提出的方法还包括用于进一步消除外部干扰的滑模控制器。仿真结果表明，所提出的控制器能够可靠地稳定四旋翼直升机的姿态和位置控制任务。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第9期|905184.1-905184.12|共12页
  • 作者

    Zhang Yu; Fang Zheng; Li Hongbo;

  • 作者单位

    Zhejiang Univ, Sch Aeronaut & Astronaut, Hangzhou 310027, Zhejiang, Peoples R China.;

    Northeastern Univ, State Key Lab Synthet Automat Proc Ind, Shenyang 110189, Liaoning, Peoples R China.;

    Tsinghua Univ, Dept Comp Sci & Technol, Beijing 100084, Peoples R China.;

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