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使用径向基神经网络比例微分(radial basis function-proportion differentiation,RBF-PD)的方法来对四旋翼飞行器的姿态跟踪进行控制。控制器为双闭环的控制方法,位置环为外环,姿态环为内环,使用RBF学习位置环与姿态环的输入与输出,从而使位置与姿态的模型不精确性得以克服,而通过反向误差学习,增量式方法调整PD系数,姿态的追踪更符合快速响应的需求。MATLAB仿真结果显示,RBF-PD比普通PD方法具有更快的跟踪速度和抗抖动能力。