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由于动力学方程的非线性、四转子的轻量化和不稳定性等原因和现实情况,加上内、外扰动和参数不确定性等因素,使得四转子控制器的设计成为当今研究的热点.本文提出一种基于神经网络的自适应滑模控制器来控制四转子的高度.四转子高度的误差和误差导数是神经网络的输入,高度滑动面变量是输出.神经网络根据四转子的条件自适应地估计滑动面变量,并将四转子的高度设为期望值.用李雅普诺夫理论证明了该控制器的稳定性,证明了系统的所有状态都达到了滑动面,并保持在滑动面内.通过对比和仿真,验证了所提出的控制方法的优点.