Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Neural Network Decentralized Control of a Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle

控制理论(社会学) 终端滑动模式 Lift(数据挖掘) 控制器(灌溉) 计算机科学 职位(财务) 人工神经网络 趋同(经济学) 非线性系统 控制工程 滑模控制 工程类 控制(管理) 人工智能 物理 财务 量子力学 生物 农学 经济 数据挖掘 经济增长
作者
Yuqing Mao,Jing Chen
出处
期刊:Complexity [Hindawi Limited]
卷期号:2023: 1-13 被引量:3
标识
DOI:10.1155/2023/3288944
摘要

A nonsingular terminal sliding mode decentralized controller that can ensure the tracking errors of the trajectories and attitude rapid convergence in finite time is proposed for an insufficient driven and strongly coupled nonlinear four-rotor unmanned aerial vehicle (UAV). The total lift of the UAV system is decomposed into three virtual drive separation forces corresponding to the three positions. The insufficient drive UAV system is transformed into a virtual full-drive model for research. The three position states and the three attitude states of UAV are placed correspondingly to the six subsystems by variable substitution. The model uncertainty and unknown disturbance term for each subsystem serves as total coupling terms among the subsystems. The upper bounds of the total coupling terms are considered as unknown ordinary higher order polynomials varying with the six states of the system under the action of time change. With the help of Cauchy inequality, the estimates of the upper bounds are obtained from the approximation performance of the RBF neural network. Finally, the decentralized controller is designed for each attitude subsystem and the virtual decentralized controller for each position subsystem. It is also mapped to the tracking total lift controller by using the virtual decentralized position controller. The controller design process uses the nonsingular terminal sliding mode control technology to ensure that the quadrotor attitude and position variables can quickly converge to the desired value in a short time. Simulation experiments verify that the proposed control method is effective and feasible.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
中央戏精学院完成签到,获得积分10
刚刚
寒冷依秋完成签到,获得积分10
刚刚
彭于晏应助jogrgr采纳,获得10
刚刚
思源应助momo采纳,获得10
1秒前
guozi应助yi采纳,获得10
1秒前
科研通AI2S应助鲤鱼凛采纳,获得10
1秒前
1秒前
kumarr发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
时尚语梦发布了新的文献求助10
1秒前
苹果酸奶完成签到,获得积分10
2秒前
标致小伙发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
科研民工发布了新的文献求助10
3秒前
Owen应助sun采纳,获得10
3秒前
handsomecat发布了新的文献求助10
3秒前
乐乐关注了科研通微信公众号
3秒前
3秒前
Kriemhild完成签到,获得积分10
4秒前
dz完成签到,获得积分10
4秒前
小可发布了新的文献求助10
4秒前
夜雨声烦完成签到,获得积分10
4秒前
MrCoolWu发布了新的文献求助10
4秒前
过时的不评完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
月儿发布了新的文献求助10
6秒前
落落完成签到 ,获得积分10
6秒前
羊羊完成签到 ,获得积分20
6秒前
宁听白发布了新的文献求助10
7秒前
rookie_b0完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
wangyanyan完成签到,获得积分20
7秒前
标致小伙完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Harlotte发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527699
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107752
关于积分的说明 9286499
捐赠科研通 2805513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539954
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709759