摘要：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。

摘要：针对圆柱-球体三自由度超声电机难以建立精确数学模型的特点,设计了模糊自适应定位控制系统。该控制系统由模糊控制器和在线参数自调整环节构成,在线参数自调整环节使该系统的动态特性、稳态性能更好地兼顾,克服了固定量化因子控制性能不理想的缺点。应用该控制器,实现了电机精确定位控制。结果表明,参数自调整模糊自适应控制器的性能优于传统PID控制器及固定量化因子的模糊控制器,得到了满意的控制效果。