АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КВАДРОКОПТЕРОМ

С.Х. Забихафар
Московский Государственный Технический университет им. Н.Э. Баумана (МГТУ им. Н.Э. Баумана), аспирант, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, тел.: +7(499)165-17-01, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

К.Р. Лебедев
МГТУ им. Н.Э. Баумана, студент, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, тел.: +7(499)165-17-01, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А.С. Ющенко
Д.т.н., МГТУ им. Н.Э. Баумана, профессор, заведующий кафедрой, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1, тел.: +7(499)263-63-91, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Материал поступил в редакцию 5 ноября 2017 года.

Аннотация
Предлагается решение проблемы управления сложным динамическим объектом – квадрокоптером, с помощью нейросетевого регулятора. Рассматриваемый метод позволяет управлять системой без априорной информации о параметрах математической модели управляемого объекта. Регулятор обеспечивает движение системы в окрестности поверхности скольжения, что, в свою очередь, обеспечивает её инвариантность к внешним возмущениям, в том числе, к ветровой нагрузке. Особенностью метода, рассматриваемого в данной работе, является применение адаптивного алгоритма настройки нейронной сети в процессе её работы.
Эффективность предложенного способа управления подтверждается результатами моделирования системы управления квадрокоптером в среде MATLAB.

Ключевые слова
Квадрокоптер, нелинейное управление, скользящий режим, адаптивная нейронная сеть.

Индекс УДК
62-503.57

Библиографическое описание
Забихафар С.Х. Адаптивная система управления квадрокоптером / С.Х. Забихафар, К.Р. Лебедев, А.С. Ющенко // Робототехника и техническая кибернетика. – №4(17). – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2017. – С. 41-46.

Литература

1. Bouabdalla S. PID vs LQ control techniques applied to an indoor micro quadrotor / S. Bouabdalla, A. Noth, R. Siegwart // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Sendai, Tohoku University, Japan. – 2004. – Vol. 3. – Pp. 2451-2456.
2. NaidooY. Helicopter Modelling and Control / Y. Naidoo, R. Stopforth, G. Bright // Int Jоurnal of Advanced Ro-botic Systems. – 2011. – Vol. 8. – No. 4. – Pp. 139-149. – Режим доступа: http://cdn.intechopen.com (дата обращения: 01.11.2017).
3. Aissaoui A.G. Robust Fuzzy Sliding Mode Controller Design for Motor Driver / A.G. Aissaoui, H. Abid, M. Abid // Acta Electrotechnica et Informatica. – 2009. – Vol. 9. – No. 2. – Pp. 64-71. – Режим доступа: http://www.aei.tuke.sk/papers/2009/2/10_Aissaoui.pdf (Дата обращения: 01.11.2017).
4. Hung L.-C. Hybrid Neural Sliding Mode Controller Design for a Robot Manipulator / L.-C. Hung, H.-Y. Chung // The Journal of Grey System. – 2005. – Vol. 17. – No. 2. – Pp. 183-200.
5. Забихифар С.Х. Управление двухзвенным манипулятором с использованием нечеткого управления скользящего типа / С.Х. Забихифар, А.Х.Д. Маркази, А.С. Ющенко // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана (Прибо-ростроение). – 2015. – №6. – C. 30-45.
6. Bouhali O. Neural Network Control with Neuro-sliding Mode Observer Applied to Quadrotor Helicopter / O. Bouhali, H. Boudjedir // The International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications (INIS-TA'11), June 2011, Istanbul, Turkey. – Pp. 24-28.
7. Jagannathan S. Neural Network Control of Robot Manipulators and Non-Linear Systems / S. Jagannathan, A. Yesildirak, F.L. Lewis, 1998, London, England: Taylor & Francis. – 468 p.
8. Ge S.S. Stable Adaptive Neural Network Control / S.S. Ge, C.C. Hang, T.H. Lee, T. Zhang. – Boston, Eng-land: Kluwer Academic Publishers, (2002). – 296 p.

Полный текст статьи (pdf)