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摘要
高性能的姿态控制器可有效抑制不确定性与外界动态干扰对系统的综合影响，保证四旋翼飞行器安全可靠完成既定飞行任务。采用径向基神经网络（RBFNN）在线逼近四旋翼飞行器飞行运动中的非线性不确定性，并将RBFNN的逼近误差和外部未知动态干扰视为集总扰动，设计扩张状态观测器（ESO）对其进行在线估计，以ESO的模型辨识误差和跟踪误差为决策变量设计RBFNN的权值调整策略以抑制神经网络的黑盒问题；在此基础上，基于动态面控制和Lyapunov稳定理论为四旋翼飞行器飞行运动系统设计鲁棒自适应抗干扰姿态跟踪控制器，并构造辅助系统抑制动态面控制中滤波误差对闭环系统性能的影响。结果表明：本文设计的姿态跟踪控制器在不确定性和动态干扰的综合影响下可保证四旋翼飞行器能精确跟踪期望姿态角，且具有很好的鲁棒性和稳定性。
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