计算机工程

作者：唐余, 薛智爽, 刘小芳, 刘永春, 张果, 余亮

单位：1. 四川轻化工大学 人工智能四川省重点实验室, 四川 自贡 643000;2. 四川轻化工大学 自动化与信息工程学院, 四川 自贡 643000;3. 四川轻化工大学 计算机科学与工程学院, 四川 自贡 643000;4. 四川轻化工大学 物理与电子信息工程学院, 四川 自贡 643000

关键词：状态测量误差,故障检测,观测器,神经网络,主从式一致性控制器

基金：四川省科技计划项目（2017GZ0303）；四川省院士（专家）工作站基金（2016YSGZZ01）；四川轻化工大学高层次创新人才培养专项（B12402005）；四川轻化工大学研究生创新基金（y2018037）。

在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中，给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型，即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移，提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法，以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测出的故障及干扰，设计主从式多无人机姿态一致性控制器，以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明，在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下，与基于神经网络的直接姿态一致性控制器相比，该控制器能够使得无人机的姿态运动状态更接近于期望状态。

来源：2021年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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