摘要
近几十年来，无人机编队技术迅猛发展，并且已成功应用于搜救、火情监测以及电力巡检等多个领域。然而，随着编队规模的扩大与飞行环境的复杂化，编队飞行的安全性面临巨大挑战。因此，本文以固定翼无人机模型为研究对象，在考虑外部干扰、执行器故障、通信链路故障、拒绝服务（DoS）攻击以及动静态障碍物等不确定因素下，深入研究无人机编队的容错跟踪控制与避障问题。论文主要研究内容如下： (1)在考虑外部干扰和执行器故障的情况下，本文对无人机编队系统的分布式容错跟踪控制与避碰问题展开了研究。首先，采用小脑模型神经网络估计外部干扰和执行器故障的集总影响。接着，将基于通信拓扑设计的耦合跟踪误差变量以及干扰和故障的估计值作为分布式非奇异快速终端滑模控制器的设计。然后，在分布式控制器设计中引入人工势场法，使其具备避碰和通信连接保持功能。最后，闭环系统的稳定性证明和仿真结果验证了所提出方法的有效性。 (2)在考虑集总干扰和通信链路故障的影响下，本文对无人机编队系统的分布式容错跟踪控制与避障问题进行了研究。首先，采用小脑模型神经网络来估计集总干扰。其次，给出了一种分布式状态观测器，用于解决未知的通信链路故障。然后，为了跟踪期望的轨迹，设计了一种非奇异快速终端滑模编队控制器。同时，设计了一种虚拟智能体人工势场函数来完成避障。最后，证明了闭环系统的稳定性，仿真结果验证了所提出方法的有效性。 (3)在考虑外部干扰和DoS攻击的情况下，本文深入探讨了多智能体系统的分布式协同跟踪控制与避碰问题。首先，利用径向基神经网络来估计外部干扰的信息。其次，为了在外部干扰和DoS攻击下实现所需的编队，提出了一种具有保证性能约束的分布式自适应协同跟踪控制与避碰控制器，同时推导出了保证性能约束的上界和系统稳定性的充分条件。然后，在此基础上，给出一种基于距离和速度的人工势场法来实现避碰功能。最后，闭环系统的稳定性证明和仿真结果表明所提的方法实现了控制目标。
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