基于距离的无人机编队路径跟踪控制

针对复杂通信环境下无人机编队跟踪控制问题，提出了基于距离的无人机编队路径跟踪容错控制方法。基于刚性图编队控制框架，引入距离误差，实现编队控制，并针对无人机编队生成的收敛速度问题，引入预设性能技术，以指定跟踪性能生成无人机编队。针对无人机执行器可能出现的故障，利用自适应滑模容错控制技术，实现具有容错性能的编队控制。考虑无人机在飞行环境中遇到的不确定扰动和模型自身存在的未建模动态，引入神经网络控制器，提高控制算法的抗干扰能力。最后，基于Lyapunov理论证明了所设计编队控制系统的稳定性，仿真验证了控制方法的有效性。     

基于高增益观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。     

弹性飞翼无人机鲁棒姿态控制设计

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,提出了一种基于反步法的鲁棒非线性控制方法。该方法考虑了飞翼无人机的非线性因素,将动态面反步控制作为内环控制抵消系统的非线性因素;同时考虑系统实际存在的弹性耦合项、参数不确定项以及外部扰动,将内环反步控制与飞翼无人机模型整体作为新的被控对象,引入最优化理论对新的被控对象设计了外环鲁棒控制器。仿真结果表明,所提出的控制器不仅满足飞翼无人机姿态跟踪性能的要求,且对模型不确定性和气动弹性影响具有鲁棒性。     

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题，提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能，通过对无人机实际飞行情况的分析，考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响，同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明：所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定，并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度，通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。     

考虑多边界状态约束的飞翼布局无人机姿态控制

以大展弦比飞翼布局无人机为研究对象,针对强扰动环境下多边界状态约束时的飞行姿态控制问题,提出一种指令-控制律联合限制的全状态约束控制方法。该控制方法分别独立设计了指令边界限制器、过渡指令产生器和指令跟踪控制器3个部分。首先,基于无人机动力学特性设计的指令边界限制器,利用无人机的各个状态边界来限制姿态控制器的指令,实现了将非受控状态的约束问题转化为受控状态的约束问题;其次,基于"安排过渡过程"的思想并考虑约束限制环节,设计了过渡指令产生器,为无人机在线生成从当前姿态到期望跟踪姿态的过渡指令;最后,基于障碍Lyapunov函数和扩张状态观测器,设计了指令跟踪控制器,使无人机能够克服干扰且快速稳定地跟踪过渡指令。通过采用Lyapunov稳定性理论分析,该控制方法能够保证姿态跟踪误差收敛有界,且始终处于给定区间内部。仿真结果表明,该控制方法能够保证无人机飞行状态在不超出约束边界的同时,实现对姿态指令的准确跟踪。     

舰载无人机横侧向着舰控制律设计

舰载无人机横侧向控制一直是着舰控制律设计的难点。为了解决着舰横侧向控制的难题,针对舰载无人机的非线性模型采用了反演控制器设计方法,为解决传统反演的计算膨胀问题,引入了指令滤波方法,同时只设计了一个Lyapunov函数证明了稳定性;由于舰载机动力学模型不能精确获得,采用了自适应方法对其进行估计。设计的横侧向着舰控制器,能较好地解决横侧向控制器设计过程中的耦合问题,并且和传统PID进行了仿真对比,证明了所设计的控制律满足了对参考信号跟踪的性能要求。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

一种基于蜂拥策略的分布式无人机编队控制方法

在无人机编队控制中,传统的主从式集中编队控制方式需要大量信息交互,对机间通信的要求较高.针对具有虚拟领航者的分布式无人机自组织编队跟踪问题,运用有界蜂拥算法对无人机模型进行求解.首先,提出了一种有界控制输入的蜂拥算法,并对算法的稳定性进行了分析;其次,对无人机进行了建模,提出了虚拟受力点的概念,并对虚拟受力点进行受力分析,将算法中的加速度转化成无人机径向速度与偏航速度的更新,以达到分布式无人机编队自组织以及跟踪虚拟领航者的目的;最后,通过仿真验证了算法和模型的有效性.     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

针对四旋翼无人机（UAV）群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题，设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中，首先通过积分反步法（IBS）对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制（SMC）器，以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性，仿真结果表明，系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验，结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制，所设计的算法具有可行性。     

多无人机协同自适应滑模容错控制及仿真研究

针对多无人机编队飞行过程中的僚机故障问题,提出一种基于扩张高增益观测器的自适应滑模容错编队控制方法,以提高编队飞行的稳定性。根据长机-僚机法建立了五机编队的数学模型以及编队中僚机的故障模型,利用扩张高增益观测器对故障僚机三个通道的偏差故障进行观测。在编队控制器中设计了自适应滑模容错控制方法,以消除失效及偏差两种故障对僚机的影响,并运用Lyapunov稳定性理论证明了系统跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,采用该控制方法无人机编队在僚机故障的情况下,仍然能够保持正常编队飞行。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

欠驱动直连式三体绳系卫星非线性姿态跟踪控制

针对存在外部有界干扰和控制饱和的欠驱动直连式三体旋转绳系卫星系统姿态跟踪控制问题,提出了一种分布式非线性控制方法。首先考虑单体欠驱动绳系卫星姿态模型,由于其复杂的非完整动力学特性,应用微分同胚映射的方法先将模型进行转换,进一步基于反步法设计了欠驱动姿态跟踪滑模控制器,并结合抗饱和方法解决了控制受限的问题。然后应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的一致最终有界性。进一步考虑绳系卫星系统的运动同步性,将欠驱动单体绳系卫星姿态控制器设计扩展至直连式三体绳系卫星姿态系统,设计了分布式欠驱动非线性控制器。最后进行了数学仿真,验证了本文所设计控制方法的有效性。     

基于反步法的航天器有限时间姿态跟踪容错控制

针对存在外部干扰、控制饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于反步法的有限时间控制方案。通过引入一类新型的具有有限时间收敛特性的积分式滑模面,设计了满足多约束的有限时间容错姿态跟踪控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的界。该容错控制方案的设计无需在线故障信息检测、分离甚至控制器重构,并显式地考虑了执行器输出的饱和幅值要求。稳定性分析表明:在控制饱和甚至执行器故障等多约束的条件下,本文所设计的控制器不仅保证了姿态跟踪的有限时间收敛性,且对于执行器故障具有优越的容错能力;数值仿真分析进一步验证了该控制器的控制性能,以及对外部干扰和系统不确定性的鲁棒性。     

一类非线性系统的状态反馈输出跟踪研究

研究一类非线性系统的状态反馈输出跟踪控制问题。对于给定的光滑有界的参考信号,利用反步方法设计系统的跟踪控制器,使从任意初值出发的系统的输出都渐近于给定的参考信号,同时系统内部状态保持有界。仿真实例验证了研究结论的可行性。     

航天器自适应快速非奇异终端滑模容错控制

针对存在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于自适应快速非奇异终端滑模的有限时间收敛控制方案。通过引入能够避免奇异点的具有有限时间收敛特性的快速非奇异终端滑模面,设计了满足多约束的有限时间姿态跟踪容错控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的上界。此外,所设计的控制器显式考虑了执行器输出力矩的饱和幅值特性,使航天器在饱和幅值的限制下完成姿态跟踪控制任务,并且无须进行在线故障估计。Lyapunov稳定性分析表明：在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障等约束条件下,所设计的控制器能够保证闭环系统的快速收敛性,而且对控制器饱和与执行器故障具有良好的容错性能。数值仿真校验了该控制器在姿态跟踪控制中的优良性能。     

基于 Nussbaum函数的多无人机预设性能反步容错协同控制

针对多无人机协同执行任务过程中遭遇执行器增益故障下的安全飞行控制问题,设计了 1种预设性能反步容错姿态跟踪控制方案,以实现故障下的多无人机姿态同步跟踪控制。首先,定义飞行器的姿态同步跟踪误差和姿态角速率跟踪误差,分别利用预设性能函数对 2种误差进行约束,将不等式约束转化为等式约束。其次,基于转换误差设计反步容错姿态同步跟踪控制器,应用 Nussbaum函数解决由增益故障引起的未知控制增益问题。Lyapunov稳定性分析表明,姿态同步跟踪误差与姿态角速率跟踪误差稳定且收敛。仿真结果验证了控制方案的可行性以及有效性。     

存在物理约束的时变转动惯量航天器姿态控制

对存在角速度和控制输入有界的快速机动航天器姿态控制问题，设计了一种自适应双环姿态跟踪控制器。将虚拟有界角速度作为运动学方程的虚拟控制输入，使姿态控制问题降阶为角速度跟踪问题；构建递归自适应算法估计时变转动惯量及其微分，并基于障碍李亚普诺夫函数和线性回归算子，设计了角速度跟踪误差有界的变增益自适应姿态控制器。结果表明：该控制策略能使抓捕非合作目标航天器的姿态呈指数收敛到期望轨迹，且收敛轨迹不受外部干扰和抓捕瞬间的强干扰影响；在整个控制过程中，航天器的角速度小于0.4 rad/s，控制力矩小于10 N·m，满足了航天器对角速度和控制输入有界的物理限制。     

切换拓扑下无人机集群系统时变编队控制

针对多无人机(UAV)间通信拓扑可能发生变化的情况,研究了具有二阶积分特性的无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队控制问题。基于一致性方法设计了编队控制器,将编队控制问题转换成闭环系统的稳定性问题,引入了切换拓扑平均驻留时间的概念,并在此基础上利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了控制器设计步骤。通过构造分段连续Lyapunov函数,证明了切换拓扑下无人机集群系统能够实现对指定轨迹的跟踪并且实现时变编队飞行。以三维空间运动的无人机集群系统为例进行了仿真验证,结果表明本文所提方法能够解决切换拓扑下无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队问题。     

基于LADRC的四旋翼无人机自适应姿态跟踪控制

针对四旋翼无人机受到外界干扰会导致系统参数的改变,从而影响控制性能的问题,提出了一种基于LADRC自适应姿态控制方法。首先,根据四旋翼无人机的姿态模型,建立了基于LADRC的四旋翼无人机姿态解耦控制结构;然后,引入干扰观测器估计补偿系统总扰动,实时在线辨识转动惯量值;考虑到控制量饱和的问题,设计模糊推理规则以提高控制性能。仿真结果表明,加入了自适应环节的LADRC控制器能够实现对干扰的准确估计,尤其在小角度飞行时表现出了较强的跟踪精度及响应速度。