Control de Modo Deslizante de Retroceso Integral para Helicópteros Autónomos No Tripulados Basado en Redes Neuronales
Autores: Wan, Min; Chen, Mou; Lungu, Mihai
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Control de Modo Deslizante de Retroceso Integral para Helicópteros Autónomos No Tripulados Basado en Redes Neuronales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Control adaptativo
Saturación de entrada
Perturbaciones externas
Incertidumbre
Redes neuronales
Teoría de Lyapunov
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, proponemos un enfoque de control adaptativo para abordar los problemas de saturación de entrada, perturbaciones externas e incertidumbre en el sistema de helicóptero autónomo no tripulado. La dinámica del sistema tiene en cuenta la presencia de saturación de entrada, incertidumbre y perturbaciones externas. Se construyen sistemas auxiliares para manejar la saturación de entrada. Se aplican redes neuronales para aproximar los términos inciertos. Se desarrolla un esquema de control que combina retroceso integral y control por modo deslizante en los subsistemas de posición y actitud, respectivamente. En el sistema en bucle cerrado, se prueba la acotación de las señales mediante la teoría de Lyapunov. La simulación demuestra que el enfoque tiene buena robustez y rendimiento de seguimiento.
Descripción
En este artículo, proponemos un enfoque de control adaptativo para abordar los problemas de saturación de entrada, perturbaciones externas e incertidumbre en el sistema de helicóptero autónomo no tripulado. La dinámica del sistema tiene en cuenta la presencia de saturación de entrada, incertidumbre y perturbaciones externas. Se construyen sistemas auxiliares para manejar la saturación de entrada. Se aplican redes neuronales para aproximar los términos inciertos. Se desarrolla un esquema de control que combina retroceso integral y control por modo deslizante en los subsistemas de posición y actitud, respectivamente. En el sistema en bucle cerrado, se prueba la acotación de las señales mediante la teoría de Lyapunov. La simulación demuestra que el enfoque tiene buena robustez y rendimiento de seguimiento.