基于RBF神经网络的扑翼飞行机器人的姿态控制

摘要：

针对扑翼飞行机器人(Flapping Wing Aerial Vehicle,FMAV)在实际应用中的姿态控制问题,基于RBF神经网络设计了滑模鲁棒自适应姿态控制器.采用RBF神经网络对FMAV姿态动力学模型中未知项角速度进行逼近,并设计自适应律减小神经网络逼近误差.改进鲁棒项消除了为克服干扰造成的控制输入抖振现象.利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了分析,并通过数值仿真验证了控制方法的有效性和可行性.

关键词：神经网络、鲁棒性、姿态控制

所属期刊栏目：39

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金51775002

在线出版日期：2022-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：35-39