Resumen

En este artículo, se propone un esquema de control de modo deslizante terminal sin singularidades (SFTSM) basado en la red neuronal de función de base radial (RBFNN) para los vehículos aéreos no tripulados quadrotor (QUAVs) bajo la presencia de incertidumbres de inercia y perturbaciones externas. En primer lugar, se construye una superficie de modo deslizante terminal sin singularidades (SFTSMS) para lograr la convergencia en tiempo finito sin ninguna función continua a trozos. A continuación, se diseña el control adaptativo en tiempo finito con una función auxiliar para evitar la singularidad en la matriz inversa relacionada con el error. Además, se introducen la RBFNN y el observador de estado extendido (ESO) para estimar las perturbaciones desconocidas, respectivamente, de forma que no se requiere un conocimiento previo de las incertidumbres del modelo del sistema para diseñar los controladores de actitud. Finalmente, los errores de actitud y de velocidad angular están acotados de manera uniforme en tiempo finito (FTUUB), y las simulaciones numéricas ilustran el rendimiento satisfactorio del esquema de control diseñado.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:terminal libre, incertidumbre del modelo del sistema, función de base radial, esquema de control diseñado, matriz inversa relacionada, singularidad, error de velocidad angular, observador de estado extendido, convergencia temporal, rbfnn
• Keywords:free terminal, system model uncertainty, radial basis function, designed control scheme, related inverse matrix, singularity, angular velocity error, extended state observer, time convergence, rbfnn