基于神经网络自适应滑模的旋翼飞行器姿态控制.pptx

汇报人：基于神经网络自适应滑模的旋翼飞行器姿态控制2024-01-31

目录引言旋翼飞行器姿态控制系统概述神经网络自适应滑模控制理论基础神经网络自适应滑模姿态控制器设计仿真实验与结果分析结论与展望

01引言Chapter

旋翼飞行器在军事、民用领域的广泛应用。姿态控制是旋翼飞行器关键技术之一，直接影响飞行性能和安全。神经网络自适应滑模控制方法在姿态控制中的潜在优势。研究背景与意义

国内外在旋翼飞行器姿态控制领域的研究进展。神经网络、自适应控制、滑模控制等理论在姿态控制中的应用。未来姿态控制技术的发展趋势和挑战。国内外研究现状及发展趋势

研究神经网络自适应滑模控制方法在旋翼飞行器姿态控制中的应用。通过实验验证所提控制方法的有效性和优越性。设计并实现一种基于神经网络自适应滑模控制器的姿态控制系统。创新点：将神经网络自适应滑模控制方法应用于旋翼飞行器姿态控制，提高了控制精度和鲁棒性。本文主要研究内容与创新点

02旋翼飞行器姿态控制系统概述Chapter

通过旋翼的旋转产生向上的升力，使飞行器得以升空。旋翼产生升力姿态调整飞行控制通过改变旋翼的转速和旋转方向，实现对飞行器的姿态（俯仰、横滚、偏航）调整。结合导航系统和控制系统，实现对飞行器的稳定飞行、轨迹跟踪等复杂控制。030201旋翼飞行器基本原理

提供飞行器的位置、速度、航向等信息，用于辅助姿态控制系统实现稳定飞行和轨迹跟踪。根据传感器测量的信息，结合控制算法计算出控制指令，实现对飞行器的姿态控制。用于实时测量飞行器的姿态、角速度、加速度等状态信息。根据控制指令，通过调整旋翼的转速和旋转方向，实现对飞行器姿态的调整。控制器传感器执行机构导航系统姿态控制系统组成及功能态稳定性问题由于旋翼飞行器具有非线性、强耦合、时变等特点，其姿态稳定性易受到外部干扰和内部参数变化的影响。鲁棒性问题由于飞行环境复杂多变，姿态控制系统需要具有较强的鲁棒性，以应对各种不确定性因素。控制精度问题姿态控制需要高精度的传感器和控制器，以保证对飞行器姿态的精确控制。实时性问题姿态控制需要实时测量、计算和控制，对系统的实时性要求较高。姿态控制问题描述

03神经网络自适应滑模控制理论基础Chapter

神经网络基本原理与结构神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来实现学习和推理。神经网络的结构神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层，每层包含多个神经元。激活函数激活函数用于引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任意非线性函数。

03自适应控制的应用自适应控制广泛应用于航空航天、机器人、工业自动化等领域。01自适应控制的定义自适应控制是一种能够自动调整控制器参数以适应被控对象动态特性变化的控制方法。02自适应控制的原理通过实时辨识被控对象的动态特性，在线调整控制器参数，使得控制系统始终保持良好的控制性能。自适应控制理论简介

滑模控制是一种变结构控制方法，通过设计滑模面和滑模控制器，使得系统状态在滑模面上滑动并趋近于平衡点。滑模控制的定义滑模控制具有鲁棒性强、响应速度快、对参数变化不敏感等优点，适用于非线性、不确定性和时变系统的控制。滑模控制的特点滑模控制中存在的抖振问题限制了其在实际应用中的推广，需要通过滤波、边界层等方法进行抑制。抖振问题滑模控制理论及其特点

神经网络自适应滑模控制思想针对传统滑模控制中存在的抖振问题和参数不确定性问题，引入神经网络对滑模面和滑模控制器进行在线调整和优化。神经网络自适应滑模控制的原理利用神经网络的自学习和自适应能力，实时辨识被控对象的动态特性并调整滑模面和滑模控制器的参数，使得系统状态在优化的滑模面上滑动并趋近于平衡点。神经网络自适应滑模控制的优势结合了神经网络和滑模控制的优点，既具有强鲁棒性和快速响应能力，又能有效抑制抖振问题和适应参数变化。神经网络自适应滑模控制的提出

04神经网络自适应滑模姿态控制器设计Chapter

设计控制器的整体结构包括神经网络模块、自适应滑模模块和控制律模块。确定各模块之间的信息传递关系确保信息在模块之间正确、高效地传递。确定控制器的输入输出输入为姿态误差信号，输出为控制力矩。控制器总体架构设计

神经网络模型选择与参数确定选择合适的神经网络模型如多层感知器、径向基函数网络等。确定神经网络的输入层、隐藏层和输出层节点数根据实际问题需求进行设定。确定神经网络的激活函数和学习算法如反向传播算法、遗传算法等。确定神经网络的参数初始值包括权重、偏置等，可以采用随机初始化或预训练等方法。

设计滑模面函数根据姿态误差信号设计滑模面函数，使其满足滑模运动的条件。确定滑模面参数包括滑模面的斜率、截距等参数，可以根据实际问题进行调整。设计自适应律根据滑模面函数和姿态误差信号