基于改进RBF神经网络的四旋翼无人机故障诊断与容错控制
来源：计算机应用与软件杂志2025年第7期北京时间：
作者：尚冠宇
摘要：针对四旋翼无人机( UAV )经常会遇到执行器故障而影响飞行的问题，提出一种基于改进神经网络的无机故障诊断和容错控制方法。该文建立UAV故障数学模型，通过在RBF神经网络中引入权值向量自适应律、中心向量自适应律和调整参数进行改进；利用改进神经网络设计故障诊断和容错控制方法。仿真结果表明，提出的改进方法与传统的故障诊断和容错控制方法相比具有更优的稳定性和准确性，故障诊断的最大误差仅为0.01，容错控制的最大跟踪误差仅为0.3°，显著提升无人机的控制效果。
关键词：四旋翼无人机 执行器故障 神经网络 权值向量自适应律 故障诊断 容错控制
