基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统

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基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统
申请号:CN202410906470
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118444578B
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
摘要
一种基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统,包括:建立四旋翼无人机坐标系,并基于坐标系构建四旋翼无人机的动力学模型,包括位移动力学模型和姿态动力学模型;基于四旋翼无人机的位移动力学模型和姿态动力学模型,构建线性自抗扰控制器;构建反向传播神经网络,通过反向传播神经网络调节线性自抗扰控制器中线性扩展状态观测器的带宽增益值;设计质量变化自适应律,基于质量变化自适应律和扩张状态观测器构成的线性自抗扰控制器对四旋翼无人机进行自适应控制。本发明能够针对无人机不同的工作场景,对控制器参数进行实时调整,实现观测器带宽参数的自整定;既考虑了系统的内外扰动,又对负载质量变化具有较强的适应性。
技术关键词
四旋翼无人机 线性自抗扰控制器 无人机控制方法 姿态动力学模型 双曲正切函数 扩张状态观测器 坐标系 无人机模型 转子 无人机控制系统 三层网络结构 估计误差 力矩 空气阻力系数 升力
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