1.一种货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将货物运输悬浮无人机运动时受到未知风速影响的状态方程和运动时未知高度的状态方程进行转化，未知风速和未知高度作为非线性系统，构建货物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统；

(2)利用神经网络逼近技术对未知风速进行约束，利用模糊逻辑逼近技术对未知高度进行约束，根据约束条件得到误差变量函数；

(3)根据反推设计方法设计虚拟控制律作为抗外部干扰闭环系统的实际输入，设计货物运输悬浮无人机的转速和根据规定设计的标准高度作为自适应更新律；

所述虚拟控制律表示如下：

自适应更新律如下：

*

其中，β1，βi,v为虚拟控制律，c1,ci,cn，k为常数，e1,......ei‑1,ek,en为误差变量，θ 是* *以θ |≤θMAX为界的最优权值向量，为θ的估计值， 为光滑的有限的模糊基函数，τ 表* *T * *示网络重构误差，为 的导数，W表示模糊逻辑的最优权值向量，W 为W的转置，W是有界，* *为W的估计值， 为 的导数，φi(x)为光滑函数，ζ ≤E，ζ 是最小近似误差，E是一个正常数，Γ为定积分中的符号；

(4)构建货物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统的李亚普洛夫函数并对其求导，将虚拟控制律和自适应更新律代入李亚普洛夫函数的导数，推算李亚普洛夫函数的导数是否小于等于零，若是，则可以使抗外部干扰闭环系统变量最终有界，继续步骤(5)；若不是，则不能使闭环系统变量最终有界，返回步骤(3)，重新设计虚拟控制律及自适应更新律。

2.根据权利要求1所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，还包括步骤：(5)针对抗外部干扰闭环系统进行稳定性分析，证明未知风速的约束条件和未知高度的约束条件没有被违反，并得到跟踪误差、收敛时间的确定性表达式，确定抗外部干扰闭环系统的误差控制性能满足要求，货物运输悬浮无人机在风速干扰情况下和未知高度的调整下进行稳定的货物运输。

3.根据权利要求1或2所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，所述物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统模型如下：y＝x1

n

其中，xi∈R 为悬浮无人机的马达叶片转速，v∈R为控制输入，y∈R为控制输出，fi，i＝

1,...,n是未知光滑连续函数，为外界未知风速干扰，其中，gi(0,...,0)＝0，gi,i＝1,...,n是未知光滑连续函数，为悬浮无人机的未知高度，其中，gi(0,...,0)＝0。

4.根据权利要求3所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，所述步骤(2)中，误差变量函数如下所示：* * * * *

其中，τ 表示网络重构误差，τ |≤τMAX，τMAX是τ 的最大值；θ 是以θ |≤θMAX为界的最优权* *T *值向量，θMAX是θ 的最大值； 为光滑的有限的模糊基函数，θ 为θ的转置，f(x)表示利用神经网络对未知风速进行逼近：*T *

h(x)＝W φ(x)+ζ ，x∈R

* *T * * *

其中，W表示模糊逻辑的最优权值向量，W 为W的转置，W 是有界，φ(x)为光滑函数，ζ*≤E，ζ 是最小近似误差，E是一个正常数，h(x)表示利用模糊逻辑对未知高度进行逼近。

5.根据权利要求4所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，所述步骤(4)中，虚拟控制律和自适应更新律需要满足的目标包括：目标1：保证货物运输悬浮无人机的抗外部干扰系统所有变量都是半全局稳定的，实际转速和未知风速的误差收敛到无限小，未知高度与规定的高度的误差收敛到无限小；

目标2：货物运输悬浮无人机的抗外部干扰系统所有的变量都确保在约束条件内，不违反全状态约束。

6.根据权利要求5所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，所述步骤(4)中，构建货物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统的李亚普洛夫函数，过程如下：结合严格反馈非线性系统的状态方程和误差变量e1＝x1‑yr；

对z1求其时间导数，得到：

*T * *

由于 为θ的估计值， 为估计误差， 为光滑有限函数，θ 为θ 的转置，θ* *

是以θ |≤θMAX为界的最优权值向量，τ 表示网络重构误差，由于 为W的估计* * * *

值， 为估计误差，W表示模糊逻辑的最优权值向量，W是有界，φ(x)为光滑函数，ζ ≤E，ζ是最小近似误差，E是一个正常数；

通过e1......ei完成货物运输悬浮无人机的马达叶片转速与未知风速误差的约束和货物运输悬浮无人机的未知高度与规定高度误差的约束，设计的李亚普洛夫函数为S1,......Sn如下：

* * *T *

其中，e1,......ei‑1,ek,en为误差变量，θ是以θ|≤θMAX为界的最优权值向量，θ 为θ 的* * *T *转置， 为θ1的估计值， 为θ1的估计值，W表示模糊逻辑的最优权值向量，W 为W的转置，*为W1的估计值， 为W1的估计值，Γ1为定积分中的符号。

7.根据权利要求6所述的货物运输悬浮无人机的抗外部干扰方法，其特征在于，所述步骤(4)中，将虚拟控制律和自适应更新律代入李亚普洛夫函数的导数，包括：对李亚普洛夫函数S1,......Sn求时间导数，将e1......ei的时间导数和设计好的虚拟控制律β1,......βi,......，v和更新律 带入求导后的李亚普洛夫函数中，获得：......

其中，c1,ci,cn，k为常数，e1,......ei‑1,ek,en为误差变量；

由上述所有的推导步骤可知，货物运输悬浮无人机的抗外部干扰系统的实际转速和未知风速之间的误差约束和未知高度和规定高度的误差约束都是半全局稳定的。

8.一种货物运输悬浮无人机的抗外部干扰系统，其特征在于，包括：转化模块、约束模块、反推设计模块、判断模块和分析模块；

所述转化模块用于将货物运输悬浮无人机运动时受到未知风速影响和未知高度影响的状态方程进行转化，未知风速和未知高度作为非线性系统，构建货物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统；

所述约束模块用于利用神经网络逼近技术对未知风速进行约束，利用模糊逻辑逼近技术对未知高度进行约束，根据约束条件得到误差变量函数；

所述反推设计模块用于根据反推设计方法，设计虚拟控制律作为抗外部干扰闭环系统的实际输入，设计货物运输悬浮无人机的转速和运行高度作为自适应更新律；

所述判断模块用于构建货物运输悬浮无人机的抗外部干扰闭环系统的李亚普洛夫函数并对其求导，将虚拟控制律和自适应更新律代入李亚普洛夫函数的导数，推算李亚普洛夫函数的导数是否小于等于零，若是，则可以使抗外部干扰闭环系统变量最终有界，继续分析模块工作；若不是，则不能使闭环系统变量最终有界，则返回反推设计模块重新设计虚拟控制律及自适应更新律；

所述分析模块用于针对抗外部干扰闭环系统进行稳定性分析，证明未知风速的约束条件和未知高度的约束条件没有被违反，并得到跟踪误差、收敛时间的确定性表达式，确定抗外部干扰闭环系统的误差控制性能满足要求，货物运输悬浮无人机可以在风速干扰和高度变化的情况下进行稳定的货物运输。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。