【基于神经网络与重力补偿的植保机高度控制】技术是解决四旋翼植物保护无人机(植保机)在农药喷洒过程中因质量减轻导致的飞行高度控制不精确问题的关键。传统的PID或其他闭环控制算法在面对这种动态变化时表现不足。文章提出了将误差反向传播(BP)神经网络与重力补偿PD控制器结合的策略,以提高系统对质量变化的自适应能力。
在植保机飞行过程中,农药喷洒导致的质量减小使得基于固定参数的控制器无法准确维持飞行高度。BP神经网络被用来实时估计植保机的当前总质量,从而提供精确的重力补偿值。这个补偿值与PD控制器一同作用,使飞行器能够在质量减轻的情况下保持稳定悬停,提升静态性能。同时,PD控制器负责对高度误差进行微调,抑制其他扰动,确保动态性能。
文章首先介绍了四旋翼飞行器的基本飞行原理和数学模型,包括四个电机的工作方式以及如何通过调整电机转速实现不同类型的运动。接着,文章详细描述了植保机在农药喷洒作业中的工作流程,强调了在不同阶段对高度控制的特定需求。
仿真实验结果显示,BP神经网络能够提供有效的重力补偿值,结合PD控制器的控制策略能显著提高植保机的飞行高度控制精度,有效抑制由质量变化引起的扰动。这种方法相比于现有的控制算法,对主要扰动的抑制更具针对性,尤其适合植保机这类在作业中质量持续变化的无人机。
综上所述,基于神经网络与重力补偿的植保机高度控制技术结合了现代机器学习方法与传统控制理论,为解决实际应用中的动态环境问题提供了新的解决方案。这一技术不仅提升了无人机的控制性能,也进一步推动了农业植保的精准化和无人化进程,有助于减少农药残留、环境污染以及作业人员的风险。