光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2013年
5期
1183-1191
,共9页
微型飞行器%滑模控制器%姿态控制%模糊神经网络%李亚普诺夫函数
微型飛行器%滑模控製器%姿態控製%模糊神經網絡%李亞普諾伕函數
미형비행기%활모공제기%자태공제%모호신경망락%리아보낙부함수
针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题,提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的增益自适应模糊控制器.首先,给出了微型飞行器姿态动力学模型.然后,采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识,通过增益自适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干扰进行补偿.最后,通过设计李亚普诺夫函数,得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的自适应律及滑模增益自适应律.仿真对比表明,与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制器及相比,本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性,而且稳定误差小,跟踪精度高.
針對微型飛行器的姿態角攝動引起的繫統不確定性及外界榦擾等問題,提齣瞭基于區間二型模糊神經網絡辨識的增益自適應模糊控製器.首先,給齣瞭微型飛行器姿態動力學模型.然後,採用區間二型模糊神經網絡對滑模控製器中由于姿態角攝動引起的繫統不確定性進行在線辨識,通過增益自適應滑模控製器中的校正控製項對辨識誤差及負載榦擾進行補償.最後,通過設計李亞普諾伕函數,得到閉環繫統一緻穩定條件下的區間二型模糊神經網絡參數在線調整的自適應律及滑模增益自適應律.倣真對比錶明,與傳統的增益自適應滑模控製器和基于一型模糊神經網絡辨識的滑模控製器及相比,本文提齣的控製器不僅對繫統的不確定性因素及外界榦擾具有較彊的魯棒性,而且穩定誤差小,跟蹤精度高.
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