摘要
本发明公开了一种基于深度学习的四旋翼无人机故障动态补偿和控制方法,将深度学习利用在故障识别与补偿自适应控制中,通过构建与电机故障状态无关的深度神经网络,学习和表达故障补偿力,捕捉四旋翼无人机动力学的非线性特性,实时识别并适应电机故障,并通过引入判别器网络和对抗训练机制增强模型的泛化能力和鲁棒性,强化学习故障不变性表示的能力。同时本发明控制方法使用在线适应模式,检测到电机故障时,立即基于当前状态和预先学习的模型动态调整控制输出,确保故障状态下无人机飞行的稳定性和精度,并在飞行过程中持续学习,基于新的数据调整参数,通过自我进化使无人机控制随时间和环境变化而优化,提高控制的灵活性和长期可靠性。
技术关键词
飞行状态数据
四旋翼无人机
电机故障状态
深度学习模型
构建深度神经网络
系统动力学模型
预测误差
混合控制策略
深度神经网络模型
协方差矩阵
多项式
飞行器状态信息
加速度
对抗性
方程
故障类别
轨迹
动态
值分析方法
系统为您推荐了相关专利信息
融合深度学习模型
电网运行数据
数据处理方法
时间序列预测模型
计算机设备
自主巡检系统
全光谱
地面控制站
动态路径规划
无人机平台
内容展示方法
意图指令
多模态
排序策略
多源异构数据
时间段
小波变换处理
深度学习模型
长短期记忆网络
周期
传感终端
坐标系
智能家居系统
智能决策方法
云端