Page 77 - 当代控制理论及应用技术概论
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第二章 飞行器控制研究
第三节 飞行器控制方法
一、基于学习的飞行控制方法
基于学习的飞行控制方法的特点就是无需了解飞行器的动力学模型，只要
一些飞行试验和飞行数据。其中研究最热门的有模糊控制方法、基于人体学习的
方法以及神经网络法。
（一）模糊控制方法
模糊控制是解决模型不确定性的方法之一，在模型未知的情况下来实现对
无人机的控制。
模糊控制以现代控制理论为基础，同时与自适应控制技术、人工智能技术、
神经网络技术的相结合，在控制领域得到了空前的应用。
1.Fuzzy-PID 复合控制
Fuzzy-PID 复合控制将模糊技术与常规 PID 控制算法相结合，达到较高的控
制精度。当温度偏差较大时采用 Fuzzy 控制，响应速度快，动态性能好；当温度
偏差较小时采用 PID 控制，静态性能好，满足系统控制精度。因此它比单个的模
糊控制器和单个的 PID 调节器都有更好的控制性能。
2. 自适应模糊控制
这种控制方法具有自适应自学习的能力，能自动地对自适应模糊控制规则
进行修改和完善，提高了控制系统的性能。对于那些具有非线性、大时滞、高阶
次的复杂系统有着更好的控制性能。
3. 参数自整定模糊控制
也称为比例因子自整定模糊控制。这种控制方法对环境变化有较强的适应
能力，在随机环境中能对控制器进行自动校正，使得控制系统在被控对象特性变
化或扰动的情况下仍能保持较好的性能。
4. 专家模糊控制 EFC（Expert Fuzzy Controller）
模糊控制与专家系统技术相结合，进一步提高了模糊控制器智能水平。这
种控制方法既保持了基于规则方法的价值和用模糊集处理带来的灵活性，同时把
专家系统技术的表达与利用知识的长处结合起来，能够处理更广泛的控制问题。
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