四旋翼偏航系统的优化神经网络滑模控制

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针对四旋翼偏航控制系统,提出了一种运用遗传算法优化的神经网络滑模等效控制方法。此方法采用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,提高了四旋翼偏航系统的动态控制品质;利用BP神经网络输出代替传统离散滑模控制趋近律中的到达速度常数和趋近速度指数,有效地克服了传统离散滑模控制的趋近律中参数选取不合适会导致系统状态发散或产生剧烈抖振问题。Matlab仿真分析表明,这种控制方法拥有较好的控制跟踪性能,不但使控制系统对外部扰动具有很强的鲁棒性,而且保证了良好的动态品质并消除了系统的高频抖振。
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