期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
PAN Jie;NIU Ping-juan;ZHANG Wei-long;HAN Shu-zhen;MAO Run(School of Electronics and Information Engineering,Tianjin Polytechnic University,Tianjin 300380,China;Information Center,Tianjin Polytechnic University,Tianjin 300380,China;State Grid Tianjin Electric Power Company Chengnan Power Supply Branch,Tianjin 300201,China)
机构地区:[1]天津工业大学电子与信息工程学院 [2]天津工业大学信息化中心,天津300380 [3]国网天津市电力公司城南供电分公司,天津300201
基 金: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)。
年 份:2020
期 号:6
起止页码:123-126
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要: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机高精度和超调小的飞行姿态自适应控制。
关 键 词:四旋翼无人机 模糊神经网络 姿态控制 LYAPUNOV函数
分 类 号:TH165] TG659]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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