大连理工大学机械工程学院, 辽宁 大连 116000
研究了四旋翼无人机执行器故障和外部干扰下的高度和姿态容错控制问题。首先, 将执行器故障建模为螺旋桨推力定常效率损失(LoE), 得到包含执行器故障的四旋翼无人机高度和姿态动力学模型; 然后, 基于积分终端滑模控制(ITSMC)设计了一种容错控制器, 并结合自适应律对干扰进行估计和补偿, 借助Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性;最后, 数值仿真结果验证了所提出容错控制方案的有效性和鲁棒性。
四旋翼无人机 执行器故障 积分终端滑模 容错控制 quadrotor UAV actuator fault integral terminal sliding mode fault-tolerant control
1 郑州西亚斯学院电子信息工程学院, 郑州 451000
2 郑州大学信息工程学院, 郑州 450000
为了克服未知的执行器故障对四旋翼无人机编队飞行的影响, 提出了一种基于动态规划的最优协同容错控制律。首先, 建立了四旋翼无人机模型, 然后, 基于动态规划设计了最优协同控制律, 利用RBF神经网络逼近最优性能指标函数, 设计了自适应律来估计未知的执行器故障, 最终得到的最优协同容错控制律可实现对无人机编队飞行的高精度控制。通过对比仿真验证了设计的控制律具有更优的编队控制效果, 编队飞行的最大轨迹跟踪误差仅为0.04 m, 控制精度较高, 设计的自适应律具有更优的故障估计效果, 最大估计误差仅为0.05 N·m, 实现了对四旋翼无人机编队的安全稳定控制。
无人机编队 未知执行器故障 动态规划 RBF神经网络 自适应律 最优协同容错控制律 UAV formation unknown actuator failure dynamic programming RBF neural network adaptive law optimal cooperative fault-tolerant control law
1 上海海事大学, 上海 201000
2 东南大学, 南京 211000
针对三自由度直升机系统, 研究了基于自适应观测器的故障估计问题。首先, 建立了三自由度直升机的非线性模型, 研究了基于比例型自适应观测器的故障估计方法;进一步, 为了提高三自由度直升机系统故障估计的动态性能, 构造了比例-微分型自适应观测器;通过引入H∞性能保证了所提出的故障估计方法的鲁棒性, 并且利用线性矩阵不等式计算观测器增益;最后, 通过三自由度直升机仿真系统对所设计的故障观测器进行仿真验证。结果表明, 与比例型自适应观测器相比, 比例-微分型自适应观测器具有更好的故障估计精度和速度。
三自由度直升机 故障估计 自适应观测器 执行器故障 3-DOF helicopter fault estimation adaptive observer actuator fault
1 河南工程学院理学院,郑州 451000
2 中国矿业大学物联网研究中心,江苏 徐州 221000
针对四旋翼无人机(UAV)编队在切换拓扑下的执行器故障问题,提出了一种基于模糊系统的多智能体一致性容错控制方法。首先建立了四旋翼UAV多智能体的误差模型和执行器故障模型,然后利用模糊系统逼近四旋翼UAV的非线性部分,并设计了自适应律来估计执行器故障和外界干扰的不确定性,最后对一致性容错控制律的稳定性进行了分析,证明了其能够保证各UAV跟踪误差一致有界。仿真结果表明: 设计的一致性容错控制律具有良好的稳定性、鲁棒性和准确性,最大跟踪误差仅为0.3°,实现了在切换拓扑下包容非线性不确定性、外界干扰和执行器故障的UAV编队一致性容错控制。、<英文标题>Fault-Tolerant Multi-agent Consistency Control Based on Fuzzy System
多智能体 四旋翼无人机编队 执行器故障 切换拓扑 模糊系统 一致性容错控制 multi-agent quad-rotor UAV formation actuator failure topology switching fuzzy system fault-tolerant consistency control
1 郑州西亚斯学院电子信息工程学院, 郑州 451150
2 郑州大学信息工程学院, 郑州 450001
针对四旋翼无人机(UAV)在输入受限情况下的执行器故障和干扰问题, 提出了一种鲁棒容错控制方法。首先建立了包含执行器故障、输入受限以及外界干扰的四旋翼UAV位置模型和姿态模型; 然后分别对位置环和姿态环进行了分析, 采用滑模滤波器对虚拟控制指令滤波, 并利用模糊系统逼近法估计出不确定项, 设计了鲁棒容错控制律; 最后证明了位置环和姿态环的稳定性。仿真实验结果表明: 提出的鲁棒容错控制方法能够在输入受限下快速准确跟踪指令信号, 与积分滑模容错控制律相比具有更好的控制效果, 实现了包容执行器故障和外界干扰的全状态鲁棒容错控制。
四旋翼无人机 输入受限 执行器故障 模糊系统 鲁棒容错控制 quad-rotor UAV input constraints actuator failure fuzzy system robust fault-tolerant control
针对四旋翼无人机桨叶损伤故障的位置和姿态控制问题, 设计一种基于积分滑模法和扩张状态观测器(ESO)的四旋翼无人机主动容错控制系统。建立了执行机构损伤故障下的无人机非线性模型, 采用抗干扰能力较强的滑模控制法(SMC)设计姿态内环和位置外环基本控制器；为减小系统的稳态误差, 引入积分环节, 构造出积分滑模控制器；通过采用边界层方法, 抑制滑模控制算法本身的抖振效应；利用ESO实时估计出系统的内、外总扰动和执行机构损伤干扰并对控制量进行补偿。李雅普诺夫稳定理论验证了该控制系统能够快速收敛达到稳定, 数值仿真验证了所设计控制系统的有效性和鲁棒性。
四旋翼无人机 执行器故障 积分滑模法 扩张状态观测器 容错控制 quadrotor UAV actuator failure integral sliding mode method ESO fault-tolerant control
针对一类含有范数有界的不确定参数系统, 研究了在执行器发生故障时, 系统的鲁棒H∞控制器设计和状态观测器的设计问题。考虑系统的状态不能直接测量, 采用状态观测器来获得被控系统未知的状态信息。假设被控系统的执行器发生故障, 探讨了容错控制器和状态观测器的设计。根据鲁棒H∞控制定义和李雅普诺夫定义, 得到满足鲁棒H∞状态反馈控制器和观测器的矩阵不等式, 根据Schur补引理, 将不等式转化为标准的线性矩阵不等式, 可方便地通过Matlab中的LMI工具箱求解。最后通过算例仿真表明方法的有效性。
观测器 不确定性系统 执行器故障 鲁棒H∞控制 observer uncertain system actuator failure robust H∞ control
基于容错控制和积分滑模控制理论的研究, 对飞行器姿态进行控制, 使其具有容错性能。飞行器模型考虑一类具有不确定性以及可能存在执行器故障的非线性系统, 针对该系统设计积分滑模控制器, 使系统即使在执行器故障情况下也能保持较理想的控制特性。同时也对该系统分别设计基于Lyapunov直接法和常规滑模理论的控制器, 便于仿真验证中作为比较。在有无执行器故障的情况下, 观察3种控制对状态变量的影响效果, 比较常规滑模和积分滑模控制下的抖振情况, 结果表明积分滑模控制在控制效果和减弱抖振方面表现更好。
飞行器姿态控制 容错控制 积分滑模控制 执行器故障 aircraft attitude control fault tolerant control integral sliding mode control actuator fault
1 天津市复杂控制理论与应用重点实验室，天津300384
2 天津理工大学, 天津 300384
针对四旋翼飞行器执行器发生故障同时存在扰动时的姿态控制问题，设计了一种基于模型参考自适应(MRAC）的容错控制器。通过分析四旋翼飞行器的动力学特性，将执行器故障以加性因子的形式加入系统模型中，得到执行器故障下的动力学模型。所设计控制器的自适应律由参考模型和执行器故障下的模型的误差信号驱动，可实现较好的姿态控制。利用Lyapunov的分析方法证明了所设计控制器的渐进稳定性,最后在Matlab下进行了仿真实验。仿真结果表明，系统能克服扰动且在执行器故障下可良好地跟踪参考姿态角，验证了该算法的可行性和有效性。
四旋翼飞行器 容错控制 姿态控制 执行器故障 模型参考自适应控制 quad-rotor UAV Fault Tolerant Control (FTC) attitude control actuator failure model reference adaptive control
