摘要
四旋翼无人机因其优异的性能和低廉的成本等优点，在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。但其在飞行过程中易受到风扰、执行器故障、模型不确定性和输入饱和等诸多问题的影响，因此本文针对存在扰动、执行器故障和输入饱和的四旋翼无人机数学模型，设计复合抗干扰控制器，具体研究工作如下： 首先针对四旋翼无人机中存在的扰动和执行器故障问题，通过观测器结合非奇异终端滑模控制的方法提出了一种针对无人机系统的复合抗干扰容错控制方法。主要考虑两个关键问题：不匹配扰动、执行器故障。不匹配的干扰由有限时间干扰观测器估计。而针对由执行器故障引起的总扰动采用非线性扰动观测器进行估计，从而保证其估计误差在有限时间内收敛到零。最后提出了一种通过非奇异终端滑模控制律估计扰动的滑模面，在有限时间内得到期望轨迹，大大减少了抖振。 其次综合考虑四旋翼无人机系统中的模型不确定性、不匹配扰动和执行器故障问题，采用径向基神经网络结合扰动观测器控制实现对四旋翼无人机的稳定飞行控制。提出了两个非线性观测器分别估计存在于系统中的不匹配扰动和四旋翼无人机系统状态、匹配扰动和执行器故障，并且设计的观测器的估计误差可以在有限时间内收敛到零。引入径向基神经网络来逼近四旋翼无人机系统中存在的参数不确定性，其中权重通过自适应控制律估计，并进一步提出有限时间超螺旋滑模控制方法以有效衰减抖动效应并保证跟踪误差的有限时间收敛。 最后综合考虑四旋翼无人机中的输入饱和、不匹配扰动和风扰（匹配扰动）问题，以四旋翼无人机姿态系统为研究对象，提出了一种自适应有限时间全局滑模控制方法，针对控制器输入饱和的问题设计了补偿函数，从而解决控制器设计中的限制，然后，设计了基于跟踪误差、快速到达部分和虚拟控制输入的全局滑模面，针对系统中存在的不匹配扰动以及风扰的未知上限采用自适应律逼近，从而确保四旋翼无人机的有限时间跟踪控制。
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