基于自适应神经网络的无人机PID控制器研究

来源：电子测量技术杂志2021年第9期北京时间：

作者：范怡敏，罗云飞，魏春英

单位：1南昌理工学院，计算机信息工程学院，江西，南昌，330044 2 华为技术有限公司，广东，深圳，518129 3 宁夏大学，物理与电子电气工程学院，宁夏，银川，750021

摘要：为了提高PID控制器对系统的稳定性，并减少控制误差，提出一种自适应神经网络PID控制器。首先，在离散时间模型中开发PID控制器，以减少在连续时间中设计控制器所带来的问题。然后，定义一个自适应神经网络，调整控制增益，以实现导航任务过程中六旋翼无人机（UAV）的跟踪误差最小化。利用梯度下降方法对PID控制器的重要参数进行整定。此外，通过卡尔曼滤波对传感器测量值进行过滤，以提高在线自适应的性能。实验结果验证了所提控制器的优越性，绝对值误差积分（IAE）为2.576×103，时间绝对值误差积分（ITAE）为5.152×105。两个误差指标均低于经典PID控制器一个数量级。

关键词：PID控制器;神经网络;控制增益;卡尔曼滤波;梯度下降方法

基金资助：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191016)；江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ171050)