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基于观测器和神经网络的故障检测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:5.15 MB | 2021-03-23

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　　在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中，给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型，即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名乂模型之间的偏移，提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法，以实时检测岀无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测岀的故障及干扰，设计主从式多无人机姿态一致性控制器，以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明，在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下，与基于神经网络的直接姿态一致性控制器相比，该控制器能够使得无人机的姿态运动状态更接近于期望状态。

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