5、无人机故障诊断与容错控制策略解析

无人机故障诊断与容错控制策略解析

1. 故障估计与容错控制策略概述

在无人机的运行过程中，执行器故障和模型不确定性是影响其稳定性和性能的重要因素。为了解决这些问题，提出了一种基于自适应滑模控制（SMC）和循环神经网络（RNN）的主动容错控制（FTC）策略。该策略具有以下关键特点：
- 自适应控制信号生成 ：借助在线自适应方案，该控制策略能够在不了解不确定性边界的情况下，自适应地生成合适的控制信号，以补偿模型不确定性，从而维持四旋翼直升机的跟踪性能和稳定性。
- 执行器故障精确估计 ：通过设计并行的RNN组，可以精确可靠地估计执行器故障的严重程度。然后，将估计结果与自适应SMC相结合，对控制器进行重新配置，以适应执行器故障。
- 有效应对多种故障 ：仿真结果表明，该方案能够有效估计和适应闭环四旋翼直升机系统中的各种执行器故障。而且，尽管该故障检测与诊断（FDD）和FTC方案是基于四旋翼无人机开发的，但它也可以轻松扩展并应用于其他无人机和机器人系统。

2. 四旋翼螺旋桨损坏问题及解决方案

2.1 问题背景与研究意义

近年来，无人机在各个领域的应用越来越广泛，如摄影、物流配送、基础设施监测等。然而，无人机作为一种不稳定的动态系统，需要安全可靠的控制和机电设计。特别是在面对螺旋桨损坏等故障时，故障检测、诊断和容错方法变得至关重要。

容错方法主要分为被动容错控制系统（PFTCS）和主动容错控制系统（AFTCS）。PFTCS不改变控制器的结构，而AFTCS则通过重新配置控制动作来保证系统的稳定性和可接受