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摘要:
针对室外环境中的复杂气流扰动对无人机姿态控制的影响,对姿态控制结构和控制器参数自整定进行研究.首先,建立复杂风场环境模型,并将其引入到无人机动力学模型中;其次,在此基础上,设计自抗扰控制器,并针对自抗扰控制参数过多整定困难的问题,使用RBF神经网络实现控制器参数自整定,采用IAE和ITAE性能指标来判断控制器性能好坏.通过与常规PID和反步法进行对比,证明了基于RBF神经网络优化后的非线性自抗扰控制器具有较高的控制精度和较好的抗风扰能力.
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文献信息
篇名 风干扰下无人机自抗扰控制参数自整定
来源期刊 组合机床与自动化加工技术 学科
关键词 风干扰 自抗扰自整定 RBF神经网络 无人机
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 控制与检测
研究方向 页码范围 67-71
页数 5页 分类号 TH162|TG659
字数 语种 中文
DOI 10.13462/j.cnki.mmtamt.2021.06.016
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研究主题发展历程
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风干扰
自抗扰自整定
RBF神经网络
无人机
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组合机床与自动化加工技术
月刊
1001-2265
21-1132/TG
大16开
大连市沙河口区新生路80号504室
8-62
1959
chi
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