基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹追踪控制.pdf

简介：
本文探讨了利用BP神经网络优化四旋翼飞行器双闭环PID控制系统的方法，并详细分析其在轨迹追踪中的应用效果。通过实验验证，该方法能够显著提高飞行器跟踪复杂路径的能力和稳定性。 基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹跟踪控制系统是一个复杂的系统设计，旨在实现对四旋翼无人机的精确轨迹追踪与姿态稳定控制。此系统通过构建详细的数学仿真模型来深入分析飞行过程中的各种控制挑战，并采用一种优化方案——即利用BP神经网络改进传统PID控制器参数设置。 在该控制系统中，BP神经网络主要用于调整和优化双闭环PID控制器的各项参数，以增强系统的鲁棒性及整体性能表现。其中外环负责处理空间位置偏差问题，内环则关注于姿态控制的具体实现。具体而言，在外环环节里，输入信息为实际飞行路径与预设轨迹之间的差异；而在内环部分，则通过角速度来调整无人机的动态响应。 此系统的研发对于提升四旋翼无人机在复杂环境下的自主导航能力和安全性具有重要意义，并且涵盖了多个关键知识点： 1. 四旋翼系统数学仿真模型：该模型详细描述了四轴飞行器的动力学特性及控制策略。 2. BP神经网络优化技术：通过改进PID控制器参数，以达到更好的动态响应和稳定性。 3. 双闭环PID控制架构：结合内外环机制实现高效且精确的轨迹追踪与姿态稳定控制。 4. 轨迹跟踪算法设计：确保飞行器能够准确跟随预设路径运动。 5. 姿态调整策略开发：保障无人机在各种操作条件下保持平稳的姿态状态。 此外，还包括了机体坐标系和导航坐标系的概念、用于不同参考框架间转换的矩阵以及四旋翼动力学模型等内容。这些理论知识和技术手段共同构成了该控制系统的核心基础，并为实际应用提供了坚实的技术支撑。