【摘 要】
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针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械及物理研究所,中国科学院研究生院,
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针对四旋翼微型飞行器控制系统中存在不确定性、外界干扰等影响控制精度的问题,提出了基于区间二型模糊神经网络(IT_IIFNN)的四旋翼微型飞行器自适应控制方案。首先,根据四旋翼微型飞行器的动力学模型,设计了基于IT_IIFNN的四旋翼微型飞行器自适应控制器,该控制器由两部分构成,其中IT_IIFNN用来在线逼近系统不确定性;鲁棒补偿器用来实时补偿IT_IIFNN的逼近误差以及外界干扰。其次,利用Lyapunov稳定理论证明此飞行器控制系统闭环稳定性。最后,通过四旋翼微型飞行器样机来验证IT_IIFNN自适应控制器的优越性。验证结果显示,在加入风速为1.5m/s的外界干扰条件下,跟踪误差可近似达到10-2。结果表明,IT_IIFNN自适应控制器具有良好的跟踪精度、稳定性及鲁棒性。
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