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基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法: 收藏
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引用; 《计算机测量与控制》2024年第2期32卷 142-148,155页; 作者：严永锋任涛王涛吴烜吴琳李文武汉电力职业技术学院电网建设工程系武汉430000 国网湖北省电力有限公司技术培训中心武汉430000; 针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰导致无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法;综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型,利用传感器设备检测...; 针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰导致无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法;综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型,利用传感器设备检测电力无人机的实时位姿,采用飞行路线规划的方式确定姿态控制目标;在考虑风场威胁条件和故障状态的情况下,利用贝叶斯改进神经网络计算无人机的姿态控制量,以鲁棒姿态控制器作为硬件支持,实现鲁棒姿态控制;通过性能测试得出结论:优化设计方法的姿态角控制误差始终低于0.2°,且在3种不同风场工况下,控制误差的波动程度不高于0.5°,与传统方法相比,优化设计方法在姿态控制精度和鲁棒性方面具有明显优势。; 来源：详细信息评论

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