检索结果-内蒙古大学图书馆

Dynamic gain-based neural network backstepping control with its applications to a quad-rotor hover

TRANSACTIONS OF THE INSTITUTE OF MEASUREMENT AND control 2025年第4期47卷 677-687页

作者： Yang, Jiaxing Yang, Xuebo Zheng, Xiaolong Harbin Inst Technol Sch Astronaut Res Inst Intelligent Control & Syst Harbin 150001 Peoples R China

In this paper, a novel neural network (NN) backstepping control method is proposed for a class of uncertain nonlinear systems with unknown control direction functions. To solve the control problems caused by unknown control direction functions, a method called "virtual control coefficient" is presented using equivalence transformations. However, to improve the flexibility of the control method, a function named "dynamic gain" is introduced to design the feedback gains of the NN backstepping controllers. Moreover, instead of using sigma-modification, gradient descent algorithm is applied to train the weights of NNs such that the unknown nonlinearities of the system can be well approximated by NNs. With the help of Lyapunov stability criterion, it can be proved that the system tracking error is semi-global uniformly ultimately bounded. Finally, the effectiveness of the proposed control method is verified by the experimental results on a quad-rotor hover platform.

关键词： Neural network backstepping dynamic gain gradient descent algorithm unknown control direction functions quad-rotor hover

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