相机稳定平台的RBF神经网络PID控制方法

相机稳定平台是作为飞行器航拍的一种外挂式设备, 可以采用先进的控制 策略避免飞机姿态变化和机身抖动对航拍质量造成的影响。常规的PID 控制需要人为手 动调节参数, 提出一种基于RBF 神经网络PID 参数自整定的控制方法。通过设定初始 PID 参数, 利用RBF 神经网络自学习能力进行在线参数整定。仿真结果表明, 与传统 PID 相比,RBF 神经网络PID 具有较高的精度和较强的适应性, 平台跟踪精度可以达到 3′以内。