针对存在外界干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪问题, 提出了一种分数阶Super-Twisting滑模控制器。基于双闭环控制策略, 将四旋翼无人机系统解耦为位置子系统和姿态子系统; 利用Super-Twisting算法设计出滑模控制器, 可在消除系统抖振的同时实现全局有限时间收敛; 为了进一步提高系统的控制精度和抗干扰性, 引入了分数阶微分积分算子; 最后, 与传统Super-Twisting滑模和积分终端滑模进行的仿真对比,验证了所提算法的优越性。

针对四旋翼无人机吊挂飞行系统存在模型偏差及外界干扰带来的位置跟踪和减摆控制难的问题, 提出了一种基于补偿函数观测器的非线性控制方法。首先, 建立了四旋翼无人机吊挂飞行系统动力学模型, 并设计了补偿函数观测器对未建模动态和未知扰动进行观测; 然后, 针对系统参考输入跟踪误差约束, 构建了障碍Lyapunov函数来设计反步控制器, 并在控制器中引入补偿函数观测器的估计值对系统总扰动进行补偿, 保证了无人机位置误差和负载摆角在约束范围内变化, 使系统能够达到预期控制效果。Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统的稳定性、位置误差的收敛和摆动的抑制。仿真结果表明, 设计的控制器在对无人机位置精确控制的同时, 能有效抑制吊挂负载的摆动。

针对倾转四旋翼无人机旋翼模式和短舱角变化后的飞行模式的轨迹跟踪问题, 提出一种双滑模控制方法。首先, 将倾转四旋翼无人机的动力学系统视为全驱动子系统和欠驱动子系统的组合;其次, 结合扩张状态观测器(ESO)对两个子系统分别设计控制律, 其中, 针对欠驱动子系统, 引入复合滑模面, 采用Hurwitz稳定性求解滑模面系数; 然后, 依据Lyapunov稳定性理论, 所有子系统均能达到滑模面; 最后, 通过对比仿真实验验证了所提方法的有效性。

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。

针对多无人机受模型偏差和外部扰动导致的编队构型不稳定问题, 提出一种模型补偿控制的思想, 在此基础上设计基于补偿函数观测器(CFO)的模型补偿反步控制器并应用于编队协同控制, 把编队协同控制问题转化为传统控制问题, 实现多无人机在复杂外部扰动下的编队集合、飞行和队形切换。所提出的控制器不仅保留了基于Lyapunov准则的全局指数渐近稳定性, 还采用CFO来准确估计模型偏差和干扰并补偿到控制器中, 有效增强了编队系统整体的抗扰能力。最后通过仿真和实验验证了算法的有效性。

四旋翼无人机执行任务时会受到大气紊流对姿态的干扰, 为此提出一种运用变论域模糊理论优化传统PID控制器的方法。根据运动学方程建立了控制精度更为准确的四旋翼无人机非线性模型。由于大气紊流具有随机性强的特点, 基于Dryden模型得到了大气紊流的分量模型。考虑到传统PID控制器抗干扰能力不足, 因此, 结合可变论域模糊控制设计出了变论域模糊自适应PID控制器。在Simulink环境下对两种控制器先后加入了大气紊流和阶跃响应干扰进行仿真比较, 结果显示, 优化后的控制器鲁棒性和稳定性均优于PID传统控制器。

针对四旋翼无人机在输入受限情况下的姿态跟踪控制问题, 提出了一种参数化控制方法。首先建立了四旋翼姿态误差二阶全驱模型, 采用一种参数化控制器, 使姿态误差系统等价于一阶定常闭环系统, 从而实现姿态角收敛至跟踪信号。考虑四旋翼输入受限及更好的跟踪性能, 采用智能优化的方法, 利用粒子群算法优化控制律中的参数矩阵。仿真实验表明: 与反步法相比, 提出的参数化控制器能够在输入受限情况下更快速地跟踪姿态指令, 具有更好的暂态性能, 实现了四旋翼高精度姿态跟踪控制。

针对四旋翼无人机视觉伺服过程中易受到干扰的问题, 利用积分反步滑模控制方法设计基于图像的四旋翼无人机视觉伺服抗干扰的非线性控制器。选择图像矩作为特征, 利用虚拟相机平面改进存在模型不确定和外部干扰的动力学模型。针对难以直接测量的虚拟平面的线速度, 通过反步法设计线速度估计器, 提高了控制的准确性。通过Lyapunov理论证明了所提出的全局积分反步滑模控制器的稳定性。仿真实验结果证明了设计的控制器的有效性和鲁棒性。

提出一种基于串级线性自抗扰(ADRC)的四旋翼无人机姿态控制器设计方法, 并采用比例-积分-速度(PIV)控制设计位置控制器, 实现四旋翼无人机的轨迹跟踪控制。对于姿态控制系统, 通过对俯仰、滚转和偏航3个通道设计线性扩张状态观测器(LESO), 对系统内部不确定性与外部扰动进行实时观测与补偿。对于位置控制系统, 采用PIV控制算法设计控制器, 完成平移变量的稳定跟踪控制。对所涉及的串级自抗扰姿态控制器的稳定性进行了分析说明。最后, 在Quanser飞行控制实验平台中进行轨迹跟踪实验, 验证了所提方法的有效性。

针对带有扰动及不确定性的四旋翼无人机的稳定性问题, 提出了一种基于滑模控制方法的拓展状态观测器。首先,根据机体坐标系和地面坐标系的转化, 利用反步控制方法构造无人机的动力学模型;然后, 设计拓展状态观测器, 用来恢复系统的状态以及对系统所有扰动及不确定性进行估计; 可以实现误差快速收敛以及足够高的估计精度; 同时, 设计了滑模控制器, 结合李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法, 提出了观测器的稳定性条件; 最后, 通过数值仿真对其有效性进行了验证。