【摘 要】
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针对旋翼飞行多关节机械臂内部参数不确定性、外部环境和自身机械臂规划运动对飞行平台的干扰问题设计了一种姿态控制方法.首先将跟踪微分器作为期望姿态角的过渡过程,利用自
【基金项目】
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国家自然科学基金(61433016)
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针对旋翼飞行多关节机械臂内部参数不确定性、外部环境和自身机械臂规划运动对飞行平台的干扰问题设计了一种姿态控制方法.首先将跟踪微分器作为期望姿态角的过渡过程,利用自适应RBFNN(径向基函数神经网络)算法对旋翼飞行多关节机械臂内、外部干扰进行逼近估计并实时补偿.然后采用非线性状态误差反馈控制来实现旋翼飞行多关节机械臂的姿态跟踪控制,并利用李亚普诺夫函数进行稳定性分析.最后,在仿真平台上实现该算法,将其仿真结果分别与PID(比例-积分-微分)控制、传统自抗扰控制(ARDC)进行比较分析.并且在实际旋翼飞行多关节机械臂系统上进行了实验,在0.4 s之内三轴姿态角可从0快速跟踪到0.6 rad且无超调.该算法对各通道的扰动有较强的抗干扰性,对系统参数有较强的鲁棒性,并且明显优于ARDC和PID算法.结果说明该算法能有效地解决系统不确定性干扰问题以实现姿态角的准确、快速跟踪.
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