El manipulador aéreo es un sistema complejo con alto acoplamiento e inestabilidad. El movimiento del brazo robótico afectará la precisión de autoestabilización de los vehículos aéreos no tripulados (UAV). Para mejorar la estabilidad del manipulador aéreo, se propone un controlador compuesto que combina control proporcional integral derivativo (PID) convencional, teoría difusa y algoritmo de red neuronal. Al difuminar la señal de error de actitud del UAV como entrada de la red neuronal, se mejora la capacidad anti-interferencia y la estabilidad del UAV. Al mismo tiempo, se construye un identificador de modelo de red neuronal basado en la función de activación Maxout para lograr un reconocimiento preciso del modelo controlado. Los resultados de la simulación muestran que, en comparación con el controlador PID convencional, el controlador compuesto combinado con la red neuronal difusa puede mejorar significativamente la capacidad anti-interferencia y la estabilidad del UAV.
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