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作者：周嘉星;余子成;高登巍;黄桂兰;陈志高;邓钊;
单位：厦门理工学院电气工程及自动化学院;厦门市高端电力装备及智能控制重点实验室;西安现代控制技术研究所;陆空基信息感知与控制全国重点实验室;
摘要：针对四旋翼无人机吊挂负载系统传统建模方法(牛顿-欧拉/拉格朗日)建模步骤繁琐、计算效率低以及负载摆动稳定时间过长的问题。首先，提出一种基于Kane法建立四旋翼吊挂系统动力学模型的方法。该方法无需分析牛顿-欧拉法中的理想约束反力，也不必计算拉格朗日法中的动力学函数及其导数。在此基础上，设计一种基于自适应矩估计-神经网络-PID(Adaptive Moment Estimation-Neural Network-PID, Adam-NN-PID)的抗摆控制器，并搭配一种摆角-位移控制策略，以实现负载快速稳定；最后，在仿真环节中，对系统加入多种风扰，以研究抗摆控制器的动态控制效果。仿真结果表明：相较于传统PID和BPNN-PID摆角控制器，基于Adam-NN-PID设计的抗摆控制器，能更快速的使负载稳定，并且负载摆动幅度更小。
关键词：四旋翼无人机吊挂;;Kane法动力学建模;;负载摆动控制;;Adam-NN-PID
基金资助：福建省自然科学基金资助(2022J05286);; 厦门市科技计划资助项目(3502Z20227072);; 厦门理工学院高层次人才科研启动资助项目(YKJ22019R、YKJ24018R);厦门理工学院研究生创新启动基金(YKJCX2024164、YKJCX2024147);; 教育部产学合作协同育人项目(231102532155002)
