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基于深度神经网络与状态预测器的无人飞行器自适应控制
1
作者
程喆坤
赵良玉
《固体火箭技术》
北大核心
2025年第5期799-806,共8页
集群飞行场景中广泛存在的非结构化不确定性会影响无人飞行器的控制品质,甚至导致其出现飞行安全问题。为了能够在存在非结构化不确定性的情况下实现良好的轨迹跟踪性能,提出了一种基于深度神经网络和状态预测器的自适应控制方法,利用...
集群飞行场景中广泛存在的非结构化不确定性会影响无人飞行器的控制品质,甚至导致其出现飞行安全问题。为了能够在存在非结构化不确定性的情况下实现良好的轨迹跟踪性能,提出了一种基于深度神经网络和状态预测器的自适应控制方法,利用深度神经网络的特征提取能力为非结构化不确定性设计特征向量,从而提高了控制系统的不确定性估计性能。基于非光滑Lyapunov稳定性理论推导出自适应律,保障了深度神经网络在控制系统中应用的稳定性。根据获得的估计值对不确定性进行补偿,实现了更好的轨迹跟踪和姿态控制效果。最后,数值仿真证明了所提出的方法提升了无人飞行器在非结构化不确定性影响下的轨迹跟踪精度,有效保障了无人飞行器集群飞行的稳定与安全。
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关键词
模型参考自适应控制
深度神经网络
状态预测器
非结构化不确定性
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职称材料
题名
基于深度神经网络与状态预测器的无人飞行器自适应控制
1
作者
程喆坤
赵良玉
机构
北京理工大学宇航学院
北京理工大学郑州研究院
北京理工大学陆空基信息感知与控制全国重点实验室
出处
《固体火箭技术》
北大核心
2025年第5期799-806,共8页
基金
国家自然科学基金项目(12072027)
河南省重点研发专项项目(241111222000)
+2 种基金
河南省通用航空技术重点实验室开放基金项目(ZH-KF-230201)
旋翼空气动力学重点实验室研究开放课题(RAL20200101)
第二十七届中国科协年会学术论文。
文摘
集群飞行场景中广泛存在的非结构化不确定性会影响无人飞行器的控制品质,甚至导致其出现飞行安全问题。为了能够在存在非结构化不确定性的情况下实现良好的轨迹跟踪性能,提出了一种基于深度神经网络和状态预测器的自适应控制方法,利用深度神经网络的特征提取能力为非结构化不确定性设计特征向量,从而提高了控制系统的不确定性估计性能。基于非光滑Lyapunov稳定性理论推导出自适应律,保障了深度神经网络在控制系统中应用的稳定性。根据获得的估计值对不确定性进行补偿,实现了更好的轨迹跟踪和姿态控制效果。最后,数值仿真证明了所提出的方法提升了无人飞行器在非结构化不确定性影响下的轨迹跟踪精度,有效保障了无人飞行器集群飞行的稳定与安全。
关键词
模型参考自适应控制
深度神经网络
状态预测器
非结构化不确定性
Keywords
model reference adaptive control
deep neural network
state predictor
unstructured uncertainty
分类号
V448 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度神经网络与状态预测器的无人飞行器自适应控制
程喆坤
赵良玉
《固体火箭技术》
北大核心
2025
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