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        針對(duì)受外部干擾與執(zhí)行器多重故障的四旋翼無(wú)人機(jī)，一種分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)固定時(shí)間容錯(cuò)控制策略
        
		
        
		
        《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》：Fractional-Order Adaptive Fixed-Time Fault-Tolerant Control for Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle
        
        
        
            
            【字體：
            大 
            中 
            小 
            】
            
            時(shí)間：2026年03月02日
            來(lái)源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 3.8
        
        
        
        
        
        
        	
        
            	
        編輯推薦：
        
                
        
                　　本文聚焦于在執(zhí)行器多重故障與外部干擾共存條件下，四旋翼無(wú)人機(jī)（QUAV）的軌跡跟蹤控制問(wèn)題，提出了一種新穎的固定時(shí)間分?jǐn)?shù)階滑模容錯(cuò)控制器。該方法針對(duì)復(fù)雜的時(shí)變乘性故障與加性故障并存場(chǎng)景，通過(guò)引入分?jǐn)?shù)階自適應(yīng)律和創(chuàng)新的反三角冪次趨近律，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)誤差在獨(dú)立于初始狀態(tài)的固定時(shí)間上界內(nèi)收斂，顯著提升了收斂速度、系統(tǒng)平滑性和參數(shù)調(diào)節(jié)靈活性，確保了QUAV在多重故障與干擾并存下的穩(wěn)定跟蹤性能。
                
        
				
        
					
        
				
        
            
        
            
			
        
        
        
        
        　　
        亮點(diǎn)
        

        本文研究多故障條件下四旋翼無(wú)人機(jī)（QUAV）的軌跡跟蹤問(wèn)題。基于自適應(yīng)固定時(shí)間分?jǐn)?shù)階滑模控制（FTFOSMC）算法，設(shè)計(jì)了一個(gè)固定時(shí)間容錯(cuò)控制器，并進(jìn)行了穩(wěn)定性分析。其次，采用了一種改進(jìn)的固定時(shí)間可變功率趨近律，使得所提出的方法能夠比傳統(tǒng)的固定時(shí)間滑模控制（SMC）實(shí)現(xiàn)更快的收斂速度和更高的穩(wěn)態(tài)精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的控制方法能夠有效處理同時(shí)存在的加性和乘性執(zhí)行器故障，并對(duì)外部干擾具有魯棒性。
        

        結(jié)論
        

        本文研究了在多重故障條件下四旋翼無(wú)人機(jī)（QUAV）的軌跡跟蹤問(wèn)題。基于自適應(yīng)固定時(shí)間分?jǐn)?shù)階滑模控制（FTFOSMC）算法，設(shè)計(jì)了一個(gè)固定時(shí)間容錯(cuò)控制器，并進(jìn)行了穩(wěn)定性分析。其次，采用了一種改進(jìn)的固定時(shí)間可變功率趨近律，使得所提出的方法能夠比傳統(tǒng)的固定時(shí)間滑模控制（SMC）實(shí)現(xiàn)更快的收斂速度和更高的穩(wěn)態(tài)精度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所設(shè)計(jì)的方法在同時(shí)存在執(zhí)行器故障和外部擾動(dòng)的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)精確的軌跡跟蹤，驗(yàn)證了所提控制策略的有效性和魯棒性。未來(lái)的工作可以探索將該方法擴(kuò)展到具有模型不確定性的更復(fù)雜飛行場(chǎng)景中。
        
        
        
		
        
        
        	
          
        		
        	
        
        
        

		
        
		
        

        
        
        	
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