针对四旋翼无人飞行器的强耦合、欠驱动、非线性强以及参数不确定等因素, 将小脑模型(CMAC)神经网络算法引入系统, 并与传统PD控制算法结合, 以改善系统的动静态性能。以传统PD控制实现对高度的反馈控制, 以CMAC神经网络进行前馈控制, 实现对高度模型的逆模型控制。仿真结果表明,该方法较传统PID控制的动态过程超调量小、响应快速, 且稳定性好, 系统抗干扰能力强。
四旋翼无人机 小脑模型 高度跟踪 复合控制 quadrotor UAV CMAC altitude tracking compound control
