【摘 要】
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针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器，提出了一种基于RBF（径向基函数）神经网络鲁棒自适应的全局控制方法。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换，以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明，所设计的控制
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针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器，提出了一种基于RBF（径向基函数）神经网络鲁棒自适应的全局控制方法。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换，以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明，所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能，且跟踪误差趋近于零。
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