自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制
自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制是一种基于径向基 (RBF) 神经网络的自适应全局快速终端滑模控制方法，旨在解决带有模型不确定性和未知外部干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题。
关键技术点：
1.径向基 (RBF) 神经网络：RBF 神经网络是一种广泛应用于机器学习和控制领域的神经网络模型。它可以学习和记忆复杂的非线性关系，并且具有良好的泛化能力和抗干扰能力。
2.自适应律：自适应律是指根据系统的状态和反馈信息实时调整神经网络的权值，以确保闭环系统的稳定性和跟踪性能。
3.全局快速终端滑模控制：全局快速终端滑模控制是一种优化的滑模控制方法，它可以在有限时间内实现系统的跟踪控制，并且具有良好的抗干扰能力和鲁棒性。
4.轨迹跟踪控制：轨迹跟踪控制是指根据期望轨迹在线实时调整控制输入，以确保四旋翼无人机的轨迹跟踪精度和稳定性。
5.有限时间跟踪控制：有限时间跟踪控制是一种基于时间 Constraints 的跟踪控制方法，它可以在有限时间内实现系统的跟踪控制，并且具有良好的实时性和鲁棒性。
技术优点：
1.良好的抗干扰能力：该方法可以有效地降低系统的抖振和抗干扰能力，提高四旋翼无人机的轨迹跟踪精度和稳定性。
2.强的鲁棒性：该方法可以对模型的参数摄动和未知外部干扰具有强的鲁棒性，提高四旋翼无人机的跟踪控制能力。
3.快速的跟踪控制：该方法可以在有限时间内实现四旋翼无人机的轨迹跟踪控制，并且具有良好的实时性和鲁棒性。
4.在线学习能力：该方法可以在线实时学习和调整神经网络的权值，以确保闭环系统的稳定性和跟踪性能。
相关应用：
1.四旋翼无人机：该方法可以应用于四旋翼无人机的轨迹跟踪控制，提高其跟踪精度和稳定性。
2.机器人控制：该方法可以应用于机器人控制领域，提高机器人的跟踪控制能力和鲁棒性。
3.智能系统控制：该方法可以应用于智能系统控制领域，提高系统的跟踪控制能力和鲁棒性。
参考文献：
[1]季晓明, 文怀海. 自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制[J]. 智能系统学报, 2022, 17(3): 540-546.
[2]JI Xiaoming, WEN Huaihai. Finite-time trajectory tracking control based on an adaptive neural network for a quadrotor UAV[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2022, 17(3): 540-546.
[3]等等。
