基于改进型BP神经网络的四旋翼控制系统

论文摘要

为了实现对四旋翼无人机的自稳定控制,首先对四旋翼无人机进行了动力学建模,提出了一种改变学习率的BP神经网络算法与PID控制相结合的姿态控制方法,并在相同环境下与常规PID控制器进行了仿真试验对比。仿真试验结果表明:基于改进型BP神经网络的PID控制器能够有效地实现无人机的自稳定控制,相比于常规PID控制器,基于改进型BP神经网络的PID控制器具有响应速度快,超调量低,鲁棒性强等优点。

论文目录

• 1 四旋翼飞行器系统建模
• 2 改进型BP神经网络PID控制器设计
•   2.1 改进型BP神经网络
•   2.2 控制器设计与算法实现
• 3 Simulink模型搭建与仿真
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 余后明,刘彦臣,郑士振,常建龙

关键词: 四旋翼无人机,动力学建模,学习率,神经网络

来源: 甘肃科学学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中北大学机电工程学院

基金: 山西省青年自然科学基金(201701D221016),山西省应用基础研究计划项目(201701D221146)

分类号: V249.1;TP183

DOI: 10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2019.02.015

页码: 87-91

总页数: 5

文件大小: 774K

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