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基于RBF神经网络的扑翼飞行机器人的姿态控制
文献摘要：
针对扑翼飞行机器人(Flapping Wing Aerial Vehicle,FMAV)在实际应用中的姿态控制问题,基于RBF神经网络设计了滑模鲁棒自适应姿态控制器.采用RBF神经网络对FMAV姿态动力学模型中未知项角速度进行逼近,并设计自适应律减小神经网络逼近误差.改进鲁棒项消除了为克服干扰造成的控制输入抖振现象.利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了分析,并通过数值仿真验证了控制方法的有效性和可行性.
文献关键词：
神经网络;鲁棒性;姿态控制
中图分类号：
作者姓名：
牛廉政;何广平
作者机构：
北方工业大学机械与材料工程学院,北京100144
文献出处：
引用格式：
[1]牛廉政;何广平-.基于RBF神经网络的扑翼飞行机器人的姿态控制)[J].计算机仿真,2022(09):35-39
A类：
B类：
RBF,扑翼飞行,Flapping,Wing,Aerial,Vehicle,FMAV,控制问题,网络设计,滑模,鲁棒自适应,姿态控制器,角速度,逼近,自适应律,小神,控制输入,抖振,Lyapunov,稳定性理论,仿真验证
AB值：
0.414928
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