基于学习观测器的无人机故障弹性容错控制

doi:10.7527/S1000-6893.2024.31346

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基于学习观测器的无人机故障弹性容错控制

陈涛¹^,², 陈建¹()

^1.中国农业大学工学院，北京 100083
^2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，沈阳 110016

收稿日期:2024-10-08 修回日期:2025-01-03 接受日期:2025-02-19 出版日期:2025-02-28 发布日期:2025-02-28
通讯作者: 陈建 E-mail:jchen@cau.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(52472463);国家自然科学基金资助项目(12426518);中国高校产学研创新基金资助项目(2024HT004);机器人与智能系统全国重点实验室开放基金资助项目(2024-O01);中国农业大学学科交融拓新计划项目;中国农业大学研究生自主创新研究基金项目资助

Learning-observer-based resilient fault-tolerant control for quadrotor unmanned aerial vehicles

Tao CHEN¹^,², Jian CHEN¹()

^1.College of Engineering，China Agricultural University，Beijing 100083，China
^2.State key Laboratory of Robotics，Shenyang Institute of Automation，Chinese Academy of Sciences，Shenyang 110016，China

Received:2024-10-08 Revised:2025-01-03 Accepted:2025-02-19 Online:2025-02-28 Published:2025-02-28
Contact: Jian CHEN E-mail:jchen@cau.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(52472463);China University Industry-University-Research Innovation Fund(2024HT004);The Open Fund of State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems(2024-O01);The Discipline Integration and Innovation Project of China Agricultural University;The Independent Innovation Research Fund for Graduate Students of China Agricultural University

摘要/Abstract

摘要：

针对具有传感器故障与加性执行器故障的四旋翼无人机的控制问题，提出一种基于学习观测器的故障弹性容错控制方案。通过处理传感器的故障输出信号，引入新的系统变量，并基于坐标变化构造扩张系统，进而利用传感器故障输出设计学习观测器在线估计系统故障函数与实际输出，进而设计自适应神经网络反步弹性容错控制器实现在无人机同时发生传感器故障与加性执行器故障的情况下，系统实际输出跟踪参考信号，基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统稳定性。最后，使用四旋翼无人机进行了仿真和户外试验，结果验证了所提方法的有效性。

关键词: 四旋翼无人机, 弹性容错控制, 学习观测器, 传感器故障, 执行器故障

Abstract:

This paper proposed a learning-observer-based resilient fault-tolerant control scheme for the control problem of quadrotor unmanned aerial vehicles with sensors and actuators faults. By processing the fault output signals of sensors， and based on coordinate changes， an extended system is constructed. Then， to estimate the system fault function and actual output online， a learning observer is designed using sensor fault outputs. Further， an adaptive neural network backstepping resilient fault-tolerant controller is designed to achieve the actual system output tracking the reference signal in the event of sensor faults and additive actuator faults in the unmanned aerial vehicle. Based on the Lyapunov stability theory， the stability of closed-loop system is proven. Finally， simulations and outdoor experiments are conducted using quadrotor unmanned aerial vehicle and the results validated the effectiveness of the proposed method.

Key words: quadrotor unmanned aerial vehicles, resilient fault-tolerant control, learning observer, sensor fault, actuator fault

中图分类号:

陈涛, 陈建. 基于学习观测器的无人机故障弹性容错控制[J]. 航空学报, 2025, 46(11): 531346.

Tao CHEN, Jian CHEN. Learning-observer-based resilient fault-tolerant control for quadrotor unmanned aerial vehicles[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(11): 531346.

图/表 16

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