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941.
针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型,提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上,利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数,从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数,搭建四旋翼的动力学模型,通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明:与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比,改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量,其调节时间分别提升约50%和75%;改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。 相似文献
942.
惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)三轴欧拉角的解算数据精度和抗干扰性能常受到系统高频噪音以及震动干扰的影响。基于此问题,本文提出一种适合嵌入式系统的低计算量、实时性好、低成本的动态误差抑制方法。该方法通过在扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter, EKF)算法前端引入一种无限脉冲响应滤波器(Infiniteimpulseresponse-extendedKalmanfilter,IIR-EKF),借助于二阶巴特沃斯低通滤波器(Butterworth filter, BF)对数据进行预处理来帮助EKF抑制高频或强干扰。IIR-EKF算法在STM32H743微控制器中实现,经过几种实验对比验证,结果表明:在EKF单独作用时,其数据方差较大,遇到震动干扰时,瞬时值误差较大;在无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF)单独作用时,虽然其并不依赖初始噪音参数,其数据方差比EKF小,但还不足以满足要求;在加入BF后,数据方差明显减小,瞬时误差被大幅抑制,增强了系统的稳定性、抗干扰能力。 相似文献
943.
随着信息时代的到来,人类文明空前繁荣,尤其是互联网普及的近几十年,社会进步更是突飞猛进.与此同时,人类的生产、生活越发的依赖于全球信息以及获得信息的通信设备,作为全球通信的重要组成部分,海洋通信依赖于船载动中通设备,而为了保障船载动中通的通信能力与通信质量,姿态信息不可或缺,因此姿态测量单元是船载动中通的核心器件.但常规姿态测量单元价格昂贵,简易姿态测量单元精度不足,需要通过合理的算法弥补彼此的不足.介绍了我所在民用船载动中通领域如何运用常规的微电子(MEMS)传感器测量数据构建惯性测量单元(IMU)并通过卡尔曼滤波法与四元数获得稳定、可靠的欧拉角姿态信息.此方法简单易行,通过数据融合提升了常规的微电子传感器对欧拉角姿态信息测量的精度,可广泛的应用于各个行业. 相似文献