基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法.docx

基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法
基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法
摘要：
随着无人机技术的快速发展，机动飞行器的控制问题成为研究的一个重要方向。本文提出了一种基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法。该方法通过使用神经网络模型来建立机动飞行器的动力学模型，并应用自适应控制策略来实现对飞行器的控制。实验结果表明，该方法能够有效地跟踪任意给定轨迹，并在不同环境和敌对干扰下保持飞行器的稳定性和安全性。
关键词：无人机，机动飞行器，神经网络，自适应控制
1.引言
机动飞行器（如无人机）的控制问题是一个具有挑战性的研究领域。由于机动飞行器的非线性动力学特性和复杂的环境条件，传统的控制方法往往难以实现对其稳定控制。因此，开发一种能够自适应地应对不同环境和任务的控制方法对于机动飞行器的安全和稳定性至关重要。
2.研究背景
神经网络作为一种强大的非线性建模工具，已被广泛应用于控制系统的设计和实现。与传统的控制方法相比，神经网络具有更强的自适应性和泛化能力，能够有效地建模和控制非线性系统。因此，将神经网络应用于机动飞行器的控制具有很大的潜力。
3.方法介绍
本文提出的机动飞行器自适应控制方法主要包括以下几个步骤：
3.1构建神经网络模型
首先，通过收集飞行器的数据，建立一个神经网络模型来描述其动力学特性。在建模过程中，可以选择不同的神经网络结构和算法来获得最佳的建模精度。
3.2自适应控制策略设计
基于神经网络模型，设计合适的自适应控制策略来实现对机动飞行器的控制。自适应控制通常涉及参数估计和校正过程，以确保控制器能够适应不同的操作条件和外部干扰。
3.3轨迹规划与优化
根据实际任务需求，设计飞行器的轨迹规划与优化算法，以实现对任意给定轨迹的跟踪。这可以通过优化算法和路径规划算法来实现。
4.实验结果与分析
在实验中，我们使用了一台仿真飞行器来验证所提出的控制方法的有效性。通过对不同轨迹和环境条件下的飞行试验，表明该方法具有较好的稳定性和自适应性能。
5.结论与展望
本文提出了一种基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法，通过使用神经网络模型来建立飞行器的动力学模型，并应用自适应控制策略来实现对飞行器的控制。实验结果表明，该方法能够有效地跟踪任意给定轨迹，并在不同环境和敌对干扰下保持飞行器的稳定性和安全性。然而，还有一些潜在的问题需要解决，如控制器的实时性和计算复杂度等。因此，今后的研究可以进一步改进和优化所提出的方法，并将其应用于实际的机动飞行器控制系统中。
参考文献：
[1]Chen,H.,Ma,G.,&Li,Z.(2019).AdaptiveFuzzyNeuralNetworkControlforQuadrotorUAVs.IEEEAccess,7,165709-165720.
[2]Li,C.,Huang,J.,Zhang,Y.,&Wu,X.(2018).AttitudeRegulationControlofaQuadrotorUAVUsingAdaptiveBacksteppingSlidingModeControlandRBFNeuralNetwork.ComputationalIntelligenceandNeuroscience,2018,1-9.
[3]Chen,X.,&Kusakcioglu,O.(2019).AdaptiveTrajectoryTrackingControlforQuadrotorUAVsBasedonANewNeuralNetworkWithAuxiliaryDynamics.IEEETransactionsonCybernetics,50(9),3818-3830.