【摘 要】
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针对6自由度非线性欠驱动的四旋翼无人机飞行姿态易受外部干扰、超调较大、响应较慢等问题,文章基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)设计了一种四旋翼无人机姿态控制系统,并基
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津工业大学信息化中心,国网天津市电力公司城南供电分公司
【基金项目】
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国网天津市电力公司2019年科技服务项目(SGTJCN00YJJS1900527),天津市科技计划资助项目(18ZXZNGX00130),国家自然科学基金(11204211)
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针对6自由度非线性欠驱动的四旋翼无人机飞行姿态易受外部干扰、超调较大、响应较慢等问题,文章基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)设计了一种四旋翼无人机姿态控制系统,并基于Lyapunov函数对系统的稳定性做出了证明。该控制系统结合了GD-FNN的优点,使得系统可同步调整学习时的参数和结构且学习速度快,在高复杂性、不确定性以及存在外部扰动的情况下具备较强的鲁棒性和自适应性。实验结果表明,基于GD-FNN自适应控制系统较传统的PID控制器具有更优越的控制性能,当系统受到外部噪声干扰时,能够快速实现四旋翼无人
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