八旋翼飞行器的II型模糊神经网络优化控制器设计

"这篇研究论文探讨了针对八旋翼飞行器的最优II型模糊神经网络控制器设计，旨在解决四旋翼飞行器升力与重力比例低的问题。论文提出了一种由两个II型模糊神经网络（T-IIFNN）和一个PD控制器组成的神经模糊自适应控制器，用于控制八旋翼飞行器的姿态，并能在线学习飞行器的逆模型以补偿模型误差和外部干扰。同时，通过李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环控制系统稳定。" 在无人机技术领域，八旋翼飞行器（Multirotor Aerial Vehicle, MAV）因其更高的稳定性和负载能力而备受关注。本文的焦点是这种新型八旋翼MAV的建模与智能控制问题。相较于四旋翼飞行器，八旋翼飞行器可以提供更大的升力，更适合执行一些需要高载荷或更高稳定性的任务。 描述中的"低系数比例"指的是四旋翼飞行器在垂直升降时，升力相对于其自身重量的比例较小，这限制了其性能。为了解决这个问题，研究者提出了一个新的控制策略，即最优II型模糊神经网络控制器。该控制器由两部分组成：一部分是PD控制器，负责处理飞行器的姿态控制；另一部分是由两个II型模糊神经网络构成的自适应部分，它们在线学习飞行器的动态行为并补偿模型误差和外部扰动。 II型模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络的智能系统，它具有更复杂的隶属函数结构，能够更精确地模拟非线性系统的动态特性。在本文中，一个T-IIFNN用于在线学习飞行器的逆模型，这有助于直接控制目标输出，而另一个T-IIFNN则复制前者的作用，用来抵消模型预测与实际行为之间的误差以及不可预见的外部干扰。 为了确保系统的稳定性，作者运用了李雅普诺夫稳定性理论。这一理论是控制理论中的基础工具，通过构造合适的李雅普诺夫函数，可以证明闭环控制系统在所有初始条件下是稳定的。这种方法确保了控制器即使面对不确定性也能保持良好的性能。 这篇论文提出的控制器设计为八旋翼飞行器的精准控制提供了新的思路，特别是在复杂环境和高精度任务中。这种结合了II型模糊逻辑和神经网络的方法不仅提高了控制效率，还增强了系统对未知干扰的鲁棒性。这一研究对于无人机控制技术的发展和实际应用具有重要意义，特别是在无人飞行器自主导航、物流配送、环境监测等场景中。