您好,欢迎访问中国热带农业科学院 机构知识库!

基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法

文献类型: 中文期刊

作者: 张园 1 ; 郑鸿基 1 ; 刘海涛 2 ; 韦丽娇 1 ; 沈德战 1 ; 赵振华 1 ;

作者机构: 1.中国热带农业科学院农业机械研究所

2.广东海洋大学机械工程学院

关键词: 四旋翼无人机;RBF神经网络;轨迹跟踪控制;预设性能约束;模型不确定性

期刊名称: 农业机械学报

ISSN: 1000-1298

年卷期: 2024 年 004 期

页码: 64-73

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。

  • 相关文献

[1]基于PSO-BP与RBF神经网络的蔬菜价格组合预测. 叶露,李玉萍,秦小立,梁伟红,宋启道,刘燕群. 2015

作者其他论文 更多>>