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基于径向基函数神经网络的四旋翼无人机规定时间预设性能姿态容错控制
1
作者
熊重远
苏艳
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第13期5464-5475,共12页
针对具有执行器故障的四旋翼无人机姿态控制问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络、事件触发机制和迟滞量化器的自适应规定时间预设性能反演容错控制策略。首先,构造四旋翼无人机系统的动力学模型,并结...
针对具有执行器故障的四旋翼无人机姿态控制问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络、事件触发机制和迟滞量化器的自适应规定时间预设性能反演容错控制策略。首先,构造四旋翼无人机系统的动力学模型,并结合执行器故障模型重构姿态模型。其次,通过设计一类时变函数,对反演控制所需误差变量进行变换,使其满足规定时间内达到预设性能指标的要求。再次,利用RBF神经网络的非线性函数逼近能力对虚拟控制律的导数以及具有未知参数的执行器故障进行估计。最后,为了降低执行器的更新频率,结合事件触发技术和迟滞量化器设计自适应反演控制输入。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并由MATLAB软件仿真验证了提出算法的有效性。实验结果表明所设计的事件触发量化控制器同仅利用事件触发技术设计的控制器相比具有更低的更新频率。
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关键词
四旋翼无人机
执行器故障
规定时间控制
预设性能控制
容错控制
输入量化
事件触发控制
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职称材料
题名
基于径向基函数神经网络的四旋翼无人机规定时间预设性能姿态容错控制
1
作者
熊重远
苏艳
机构
中国东方航空股份有限公司
南京航空航天大学民航学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第13期5464-5475,共12页
基金
民航安全能力建设项目(M012001)。
文摘
针对具有执行器故障的四旋翼无人机姿态控制问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络、事件触发机制和迟滞量化器的自适应规定时间预设性能反演容错控制策略。首先,构造四旋翼无人机系统的动力学模型,并结合执行器故障模型重构姿态模型。其次,通过设计一类时变函数,对反演控制所需误差变量进行变换,使其满足规定时间内达到预设性能指标的要求。再次,利用RBF神经网络的非线性函数逼近能力对虚拟控制律的导数以及具有未知参数的执行器故障进行估计。最后,为了降低执行器的更新频率,结合事件触发技术和迟滞量化器设计自适应反演控制输入。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性,并由MATLAB软件仿真验证了提出算法的有效性。实验结果表明所设计的事件触发量化控制器同仅利用事件触发技术设计的控制器相比具有更低的更新频率。
关键词
四旋翼无人机
执行器故障
规定时间控制
预设性能控制
容错控制
输入量化
事件触发控制
Keywords
quadrotor UAV
actuator fault
predefined-time control
prescribed-performance control
fault-tolerant control
input quantization
event-triggered control
分类号
TN609-34 [电子电信—电路与系统]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于径向基函数神经网络的四旋翼无人机规定时间预设性能姿态容错控制
熊重远
苏艳
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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