摘要
本发明公开了一种基于输入限制的多扑翼无人机系统的径向基函数神经网络控制方法,旨在解决多扑翼无人机柔性翼振动抑制、输入非线性及多系统一致性控制问题。该方法先构建含刚柔耦合翼的动力学模型,再考虑输入饱和、死区及未知参数影响,定义“虚拟输入函数”,结合反步法与径向基函数神经网络设计控制器,通过构造Lyapunov函数验证系统稳定性,最后经仿真优化参数。此方法能有效抑制振动,提升多无人机一致性,鲁棒性强、易于实现,为扑翼无人机协同控制提供理论参考,具有较高工程价值。仿真显示,其可使振动幅值降低60%以上,多机姿态同步时间缩短至30秒内。
技术关键词
径向基函数神经网络
无人机系统
证明系统
柔性
控制器
无人机协同
非线性
近似误差
多无人机
参数
扭转刚度
验证系统
模拟系统
表达式
执行装置
拉普拉斯
连杆
机翼
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