Tracking Control of Quadrotor by using Adaptive Sliding-Mode Control based on Chebyshev Neural Networks
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:

In this paper, a method is proposed for the control of a quadrotor based on sliding mode control by using Chebyshev neural networks. The proposed approach is a combination of the sliding mode controller and the Chebyshev neural network approximator that the neural network weights are tuned in real-time by using robust adaptive techniques. In this research, the dynamic model of the quadrotor is divided into two subsystems for the purpose of the position and orientation tracking control: a fully-actuated subsystem and an underactuated subsystem. For the former, the sliding surfaces are designed by using one state variable, and for the latter, the sliding manifolds are defined by a linear combination of two state variables. In this paper, the system stability is analyzed by Lyapunov theory-based techniques and the accuracy of the controller performance will be illustrated by the simulation results.

Language:
Persian
Published:
Journal of Electrical Engineering, Volume:49 Issue: 4, 2020
Pages:
1591 to 1601
magiran.com/p2125320  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!