四旋翼飞行器的RBF网络自适应滑模控制

针对带有不确定性的四旋翼飞行器系统,提出一种滑模控制和神经网络自适应相结合的混合控制方法。该方法在滑模控制的基础上,考虑到实际系统中通常存在建模不精确、参数未知等不确定性,构造RBF神经网络在线逼近系统模型的未知函数,采用Lyapunov方法设计自适应律在线估计神经网络权值和模型未知参数,并通过Lyapunov定理验证了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法相对于RBF神经网络的自适应PID控制,具有更短的调节时间、更小的超调量和更好的抗干扰能力,同时在模型参数发生变化的情况下,该控制器的鲁棒性能更强。