基于神经网络与重力补偿的植保机高度控制

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针对四旋翼植物保护无人机(植保机)高度控制不精确的问题,提出一种神经网络与重力补偿PD控制器相结合的控制策略。由于农药的喷洒,植保机的质量参数不断减小,传统的控制器缺乏自适应能力,无法精确地控制飞行高度。为此,采用误差反向传播(BP)神经网络估计植保机当前的总质量,给出精确的重力补偿值并与PD控制器共同作用控制植保机的飞行高度,提高系统对质量变化的自适应能力。与常用的高度控制方法相比,该控制方法对主要扰动的抑制更具有针对性。仿真实验表明:BP神经网络可以给出有效的重力补偿值,所提出的控制策略可以提高植保机
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