[发明专利]一种基于RBF神经网络的测绘无人机姿态控制方法

权利要求书

1.一种基于RBF神经网络的测绘无人机姿态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立被控对象飞行器非线性动态模型；

S2：针对非线性模型设计测绘无人机PID控制器；

S3：利用神经网络非线性映射能力,得出控制器参数调节变化量；

S4：RBF神经网络方法与PID控制方法相结合，得到基于RBF神经网络的自适应PID控制方法，在测绘无人机非线性模型上进行仿真。

2.根据权利要求1所述的一种基于RBF神经网络的测绘无人机姿态控制方法，其特征在于，步骤S2中非线性模型设计测绘无人机PID控制器设计方法包括以下步骤：

S21：神经网络在线整定PID：

经典增量式数字PID控制算法表示为：

u(k)＝u(k-1)+k_p(e(k)-e(k-1))+k_ie(k)+k_d(e(k)-2e(k-1)+e(k-2)) (1)

其中,e(k)＝r(k)-y(k)，k_p、k_i、k_d分别为控制器的比例、积分、微分系数。

3.根据权利要求2所述的一种基于RBF神经网络的测绘无人机姿态控制方法，其特征在于，步骤S2中非线性模型设计测绘无人机PID控制器设计方法还包括以下步骤：

S22：根据系统的给定值r(k)和实际的输出值y(k)的偏差,自动调节PID控制器的参数,从而达到给定性能指标最优,使输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数kp、ki、kd；神经网络的学习算法如下:

取网络的性能指标函数为：

E(k)=12(r(k)-y(k))2=12e(k)2---(2).]]>