四旋翼飞行器的轨迹跟踪自校正预测控制

作者：刘丽丽; 左继红^*

来源：控制工程, 2020, 27(10): 1838-1844.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20180624

• 四旋翼飞行器
• 神经网络
• 轨迹跟踪
• 预测控制

针对四旋翼飞行器动态运行过程中存在的模型不确定、多变量非线性及外界干扰等问题,采用神经网络高斯径向基函数(Radial Basis Function, RBF)逼近线性自回归模型(Auto-regressive Exogenous, ARX)的方法建立该系统的RBF-ARX混合模型,并基于该RBFARX混合模型设计了一种自校正轨迹跟踪多步向前预测控制器。该法首先构建四旋翼飞行器的RBF-ARX模型结构,辨识并优化模型参数,基于此模型多步向前预测对象输出,计算与实际飞行轨迹偏反馈补偿,有效解决耦合或干扰造成的轨迹跟踪偏移。通过实时控制实验数据分析,验证该方法的有效性和可行性。

• 单位
  湖南铁道职业技术学院