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基于RBF-ARX模型的四旋翼飞行器的预测控制

作者:刘丽丽; 左继红; 吴军四旋翼飞行器预测控制

摘要:四旋翼飞行器运行中具有不稳定、非线性和强耦合特性,较难建立其准确的数学模型,针对这个问题,提出了基于RBF-ARX模型的预测控制设计方法;RBF-ARX模型是线性自回归(Auto-Regressive eXogenous,ARX)模型和高斯径向基函数(RadialBasis Function,RBF)神经网络相结合设计的模型,可用于建立非线性系统的全局模型,描述非线性系统的非线性特征.预测控制算法根据系统输入、输出信号预测对象未来输出变化趋势,并将其与系统实际输出的误差反馈校正,使误差最小;该法首先建立四旋翼飞行器的RBF-ARX模型结构,就模型参数的辨识、优化给出了详细分析;并基于该模型设计了系统预测控制器,最后通过仿真和实时控制效果证实了该方法的可行性和有效性.

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计算机测量与控制

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