基于神经网络前馈的无人直升机非线性鲁棒控制设计.pdf

该文档主要探讨的是基于神经网络前馈的无人直升机非线性鲁棒控制设计。在无人直升机的控制问题中，由于其动力学模型的复杂性和不确定性，传统的控制策略往往难以实现精确且稳定的控制效果。因此，研究者提出了一种结合神经网络和鲁棒控制理论的新算法。 神经网络被用于前馈控制部分，主要是三层神经网络。这种网络设计旨在补偿无人直升机姿态动力学模型中的不确定性因素。神经网络能够通过学习和调整权重来逼近复杂的非线性关系，从而对模型中的不确定项进行有效的估计和补偿。 算法的另一部分是基于符号函数积分的鲁棒控制策略，用于应对未知外界扰动。符号函数积分是一种处理不确定性和扰动的有效手段，它可以提供一定的鲁棒性，确保在面临未知风力干扰等外部因素时，控制系统仍能保持稳定。 通过Lyapunov稳定性分析方法，研究者证明了所提出的控制器可以实现姿态角的半全局渐近跟踪。这意味着在大部分工作条件下，无人直升机的姿态控制都能接近理想的跟踪性能。 实验验证在三自由度实验平台上进行，结果表明，所设计的控制算法在姿态控制上表现出良好的效果，并且对外部未知风扰具有较好的鲁棒性。这验证了神经网络前馈与鲁棒控制相结合的方法在实际应用中的有效性。 关键词：无人直升机、鲁棒控制、神经网络前馈控制。这些关键词突出了研究的核心内容，即利用神经网络增强的控制策略来解决无人直升机在面对不确定性和外部扰动时的控制难题。 这篇论文介绍了一种创新的控制策略，将神经网络的预测能力和鲁棒控制的稳定性结合起来，以提高无人直升机的姿态控制性能。这种方法对于无人飞行器领域的控制理论和实践都具有重要的参考价值，特别是在处理复杂环境和动态条件下的控制问题。