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题名基于域对抗自适应学习的旋翼无人机姿态稳定方法
被引量：1
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作者
李凤岐
金佳玉
杜学峰
张鑫
徐凤强
王德广
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机构
大连交通大学软件学院
大连市区块链应用技术实验室
大连交通大学机械工程学院
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第5期1103-1117,共15页
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基金
辽宁省国际科技合作计划(2022JH2/10700012)
辽宁省应用基础研究计划(2023JH2/101300188,2022JH2/101300269)
+1 种基金
辽宁省教育厅基础研究项目(JYTMS20230011)
辽宁省科研基金项目(LJKQZ20222447)资助。
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文摘
针对复杂海风环境下旋翼无人机姿态控制不稳定的问题,提出姿态稳定方法(SymTAL-POP).该方法包括离线学习和在线预测两个部分.在离线学习阶段,引入对称式时序域对抗自适应学习算法SymTAL.结合域对抗学习、对称网络和双向时序网络,SymTAL有效解决了海风环境中无人机姿态稳定问题.利用深度学习优化加速框架和改进的Adam优化器,提升了SymTAL的学习能力和计算效率.在线预测阶段,设计风场预测模型POP,实现海风环境的实时感知与预测.POP采用变分模态分解技术处理风速信号,通过特征选择策略预测不同风况下的风速,增强了无人机的环境适应能力.测试结果表明,SymTAL在学习效率和控制精度方面均优于其他姿态稳定算法,POP在连续风、间歇风和湍流风的多风况条件下的预测精度优于其他模型.仿真实验表明SymTAL-POP在轨迹跟踪误差上表现突出,平均值降低23.5%,均方根误差减少55.2%.
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关键词
旋翼无人机
复杂海风环境
姿态稳定
域对抗学习
风场预测
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Keywords
Rotary wing unmanned aerial vehicles
complex sea breeze environment
attitude stabilization
domain adversarial learning
wind field prediction
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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