随机重力干扰条件下无人机自适应分数阶滑模控制OA
针对十二旋翼无人机存在随机重力干扰而导致难以建立准确模型的问题,提出一种自适应分数阶滑模控制方法。采用神经网络预测随机重力干扰对无人机的影响,基于分数阶微积分理论提出了自适应分数阶滑模控制算法。设计了十二旋翼无人机动力学模型,确定了切换滑模流形面和控制律,建立了分数阶滑模控制器。通过Lyapunov稳定性判定方法分析了控制系统的稳定性,通过与整数阶滑模控制器和终端滑模控制器的对比分析,证明了所提算法的有效性。仿真实验表明,所提出的自适应分数阶滑模控制方法可以快速抑制随机重力干扰,使无人机抗拒重力影响后能够快速稳定跟踪期望的高度和姿态角,在无人机整体质量突变后实现快速准确跟踪。
韩晓微;高悦桐
沈阳大学机械工程学院,辽宁沈阳110044沈阳大学智能科学与信息工程学院,辽宁沈阳110044
信息技术与安全科学
十二旋翼无人机随机重力干扰神经网络分数阶滑模控制姿态跟踪
《沈阳大学学报(自然科学版)》 2026 (3)
P.227-235,9
辽宁省科学计划项目(2023HH2/101300205)沈阳市科学计划项目(23-407-3-33)。
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