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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的四旋翼无人机故障动态补偿和控制方法,将深度学习利用在故障识别与补偿自适应控制中,通过构建与电机故障状态无关的深度神经网络,学习和表达故障补偿力,捕捉四旋翼无人机动力学的非线性特性,实时识别并适应电机故障,并通过引入判别器网络和对抗训练机制增强模型的泛化能力和鲁棒性,强化学习故障不变性表示的能力。同时本发明控制方法使用在线适应模式,检测到电机故障时,立即基于当前状态和预先学习的模型动态调整控制输出,确保故障状态下无人机飞行的稳定性和精度,并在飞行过程中持续学习,基于新的数据调整参数,通过自我进化使无人机控制随时间和环境变化而优化,提高控制的灵活性和长期可靠性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410903803.1 | 专利名称: | 基于深度学习的四旋翼无人机故障动态补偿和控制方法 |
申请日: | 2024-07-08 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05D1/46搜分类 无人机搜索 |
公开/公告日: | 2024-09-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118444698B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |