【摘 要】
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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
【机 构】
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北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
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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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