基于神经网络的微型无人直升机非线性鲁棒控制设计

简介：
本研究致力于开发基于神经网络技术的先进控制策略，以实现对小型无人直升机系统的精确、稳定和高效的非线性鲁棒控制。通过优化算法和模型适应性调整，该系统能够应对复杂的飞行环境挑战，提高自主导航能力和任务执行效率。 针对小型无人直升机的姿态控制问题,为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响,设计了一种连续的非线性鲁棒控制器。首先利用神经网络在线估计系统的不确定性，并采用基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法来抑制外界干扰并同时补偿由神经网络引起的估算误差；接着通过Lyapunov函数分析方法验证了所提出控制器闭环稳定性，确保无人直升机姿态误差能够半全局渐近收敛。最后，在实际飞行实验平台上进行了无人机抗风扰动控制试验，结果显示该控制策略具有良好的鲁棒性和控制效果。