四旋翼飞行器的神经网络PID控制算法研究

论文摘要

针对四旋翼飞行器的强耦合、欠驱动、非线性且无法精确建模等问题,设计一种能够自主调节飞行器控制参数,且在工程实践中易于实现的径向基神经网络PID控制算法。该算法以高斯激活函数为主体,采用梯度下降法训练网络的中心矢量及权值参数,得出网络输入/输出之间的非线性关系,最后用于修正位置环PID的控制参数。搭建四旋翼飞行器实物平台,通过实验研究算法的控制性能。实验结果表明,神经网络PID控制算法控制效果优良,不依赖系统的精确建立且具有较强的鲁棒性及自适应能力。

论文目录

• 1 四旋翼飞行器动力学模型
•   1.1 四旋翼结构方位示意图
•   1.2 四旋翼的数学模型
• 2 神经网络控制器设计
•   2.1 控制系统位置环结构
•   2.2 RBF神经网络结构
•     2.2.1 RBF网络输出
•     2.2.2 RBF网络误差修正学习算法
•   2.3 RBF神经网络用于整定PID控制参数
• 3 控制算法研究实验
•   3.1 高度控制
•   3.2 姿态抗干扰实验
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 余润芝,赵文龙,程若发

关键词: 四旋翼飞行器,神经网络,径向基,高斯激活函数,梯度下降法

来源: 现代电子技术 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 南昌航空大学信息工程学院

基金: 国家自然科学基金(51567019),江西省教育厅科技项目资助(GJJ150701),江西省研究生创新专项资金项目资助(YC2017-S328)~~

分类号: TP273;TP183;V249.1

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.10.024

页码: 108-112

总页数: 5

文件大小: 2407K

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