En strategi för inlärningskontroll är att föredra för styrning och vägledning av ett obemannadt luftfartyg med fasta vingar för att hantera bristen på modellering och flygosäkerheter. För att lära sig växtmodellen samt förändra arbetsförhållandena online, används ett fuzzy neural network (FNN) parallellt med en konventionell P (proportionalitet) controller. Bland de lärande algoritmer i litteraturen, en derivatfri, glidande läge kontroll (SMC) teori-baserad inlärningsalgoritm, är att föredra eftersom det har visat sig vara beräkningseffektiv i realtid tillämpningar. Dess beprövade robusthet och ändliga tidskonvergerande natur gör inlärningsalgoritmen lämplig för styrning av ett obemannade luftfartyg eftersom beräkningskraften alltid är begränsad i obemannade luftfartyg (UAV). Parameteruppdateringsregler och stabilitetsvillkor för lärande härleds, och bevis på stabiliteten i inlärningsalgoritmen visas med hjälp av en kandidat Lyapunov funktion. Intensiva simuleringar utförs för att illustrera tillämpligheten av den föreslagna styrenheten som inkluderar spårning av en tredimensionell bana av UAV under tidsvarierande vindförhållanden. Simuleringsresultaten visar effektiviteten hos den föreslagna styralgoritmen, särskilt i realtidskontrollsystem på grund av dess beräkningseffektivitet.
En användbar derivatfri, glidande läge kontroll (SMC) teori-baserad inlärningsalgoritm, för styrning och vägledning av en UAV föreslås i REF.
Learning Control of Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicles Using Fuzzy Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Aerospace Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}