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基于模糊推理参数优化的无人机自适应PID控制 被引量：5
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作者 张德华 张腾龙 《河南大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第5期554-562,共9页
针对传统模糊控制隶属度函数主观性较强以及传统PID控制精度低、参数难以调整等缺点,提出一种基于模糊推理参数优化及神经网络的无人机自适应PID控制算法.(1)基于四旋翼无人机的运动学分析,建立了系统的动力学模型;(2)导出了基于神经网... 针对传统模糊控制隶属度函数主观性较强以及传统PID控制精度低、参数难以调整等缺点,提出一种基于模糊推理参数优化及神经网络的无人机自适应PID控制算法.(1)基于四旋翼无人机的运动学分析,建立了系统的动力学模型;(2)导出了基于神经网络控制的模糊推理参数优化方法;(3)采用带有全局极小动量项的梯度下降法修正网络学习权值,设计了模糊神经网络.实验结果表明,本文所提的算法相比其他传统算法具有更好的控制精度和鲁棒性. 展开更多
关键词 模糊控制 四旋翼无人机 自适应 神经网络 非线性系统
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