基于RBF-ARX模型的四旋翼飞行器的预测控制

摘要：

四旋翼飞行器运行中具有不稳定、非线性和强耦合特性,较难建立其准确的数学模型,针对这个问题,提出了基于RBF-ARX模型的预测控制设计方法;RBF-ARX模型是线性自回归(Auto-Regressive eXogenous,ARX)模型和高斯径向基函数(RadialBasis Function,RBF)神经网络相结合设计的模型,可用于建立非线性系统的全局模型,描述非线性系统的非线性特征.预测控制算法根据系统输入、输出信号预测对象未来输出变化趋势,并将其与系统实际输出的误差反馈校正,使误差最小;该法首先建立四旋翼飞行器的RBF-ARX模型结构,就模型参数的辨识、优化给出了详细分析;并基于该模型设计了系统预测控制器,最后通过仿真和实时控制效果证实了该方法的可行性和有效性.

关键词：四旋翼飞行器、RBF-ARX模型、预测控制

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：2015年度湖南省教育厅科学研究资助项目15C0903;2015年度国家自然科学基金61403045

在线出版日期：2017-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-83,103