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💥第一部分——内容介绍

基于自适应滑模控制（ASMC）和神经网络容错控制的主从式无人机编队控制研究

摘要

针对主从式无人机编队飞行过程中存在的系统不确定性、外部环境干扰以及通信故障等问题，导致编队稳定性下降、跟踪精度降低的技术瓶颈，本文提出一种结合径向基函数（RBF）神经网络容错控制与自适应滑模控制（ASMC）的主从式无人机编队控制算法。该算法利用RBF神经网络的在线学习能力，对系统中的模型不确定性、外部干扰及通信故障进行实时估计与补偿，结合自适应滑模控制的强鲁棒性，实现故障和干扰工况下编队的稳定控制；同时融入比例积分（PI）控制优化稳态性能，引入延时状态积分增强对通信故障的抗干扰能力。通过理论分析验证了算法的有效性，结果表明，所提算法能够有效抑制各类不确定性和干扰的影响，在通信故障发生时仍能维持主从式无人机编队的稳定构型，提升编队控制的可靠性和鲁棒性，为复杂环境下无人机编队协同作业提供技术支撑。

关键词

主从式无人机编队；自适应滑模控制；神经网络；容错控制；通信故障；不确定性

1 引言

随着无人机技术的快速发展，主从式无人机编队凭借其灵活协同、任务适应性强的优势，被广泛应用于灾害救援、环境监测、协同侦察等多个领域。主从式编队以1架主无人机作为领航者，其余从无人机跟随主无人机保持预设构型飞行，其控制核心在于保证从无人机能够精准跟踪主无人机的运动状态，同时抵御各类干扰和故障的影响。

然而，在实际飞行场景中，无人机系统不可避免地面临诸多挑战：一方面，无人机自身模型存在参数摄动、未建模动态等不确定性，同时受到风场扰动等外部环境干扰，导致控制精度下降；另一方面，主从无人机之间的无线通信易受信道不稳定性、网络拥塞等因素影响，出现通信延迟、链路中断等故障，若不能及时补偿，会导致状态信息更新滞后，引发控制器误判，进而破坏编队构型，甚至导致编队失稳。因此，设计具备强鲁棒性和容错能力的编队控制算法，成为主从式无人机编队稳定运行的关键。

滑模控制（SMC）因具有对不确定性和干扰的强抑制能力，被广泛应用于无人机控制领域，但传统滑模控制易产生抖振现象，且对故障的自适应能力不足。神经网络具备强大的在线学习和非线性逼近能力，能够对未知不确定性和故障进行有效估计，为容错控制提供了新的思路。钱默抒在《固定翼无人机飞行控制系统容错控制技术研究》中指出，容错控制技术是提升无人机飞行可靠性的核心，通过对故障的实时补偿，可有效避免系统性能退化。

基于此，本文融合RBF神经网络容错控制与自适应滑模控制（ASMC），设计一种主从式无人机编队自适应容错控制算法，结合PI控制和延时状态积分技术，解决系统不确定性、外部干扰及通信故障带来的编队稳定性问题，通过各模块的协同工作，实现复杂工况下无人机编队的稳定控制，为无人机编队控制技术的工程应用提供理论参考。

2 主从式无人机编队控制问题描述

主从式无人机编队采用“领航-跟随”控制模式，主无人机按照预设轨迹自主飞行，从无人机通过接收主无人机和相邻无人机的状态信息，调整自身运动状态，维持与主无人机及其他从无人机之间的预设相对位置和姿态，形成稳定的编队构型。

在实际飞行过程中，主从式无人机编队控制系统面临三大核心问题：一是模型不确定性，包括无人机气动参数摄动、执行器特性变化等，导致预设控制模型与实际系统存在偏差；二是外部干扰，主要为风场扰动等不确定干扰，会破坏无人机的运动平衡；三是通信故障，主从无人机之间的通信链路可能出现延迟、中断等情况，导致从无人机无法及时获取主无人机的实时状态信息，引发跟踪误差累积，破坏编队稳定性。

本文的核心控制目标的是：设计一种自适应容错控制算法，能够实时处理系统不确定性、外部干扰和通信故障，使从无人机能够精准跟踪主无人机的运动状态，维持编队构型稳定，确保编队在各类复杂工况下仍能正常运行。

3 核心控制算法设计

本文设计的主从式无人机编队自适应容错控制算法，由RBF神经网络容错控制模块和自适应滑模控制（ASMC）模块组成，两个模块协同工作，同时融入延时状态积分和PI控制技术，实现对不确定性、干扰和通信故障的有效处理，保证编队稳定性和跟踪精度。

3.1 基于RBF神经网络的容错控制模块

为实现对系统不确定性、外部干扰及通信故障的实时补偿，本文采用RBF（径向基函数）神经网络构建容错控制模块，利用其强大的非线性逼近能力和在线学习特性，对各类未知扰动和故障进行在线估计与补偿，提升系统的容错能力。

RBF神经网络通过输入层、隐含层和输出层的协同工作，实现对未知函数的逼近。在主从式无人机编队控制中，将主从无人机的相对位置误差、速度误差以及通信状态参数作为神经网络的输入，输出用于补偿不确定性、干扰和通信故障的控制量。通过动态调整神经网络的权值，使神经网络能够实时跟踪系统的变化，精准估计各类扰动和故障的影响程度，进而通过补偿控制消除其对编队控制的不利影响。

针对通信故障带来的状态信息滞后问题，在该模块中引入延时状态积分技术，通过对历史状态信息的积分处理，弥补通信延迟导致的状态信息缺失，增强系统对通信故障的鲁棒性，避免因通信延迟引发的跟踪误差累积和编队形变。该技术能够有效缓解通信延迟导致的控制器误判问题，确保即使在通信链路不稳定的情况下，从无人机仍能获得较为准确的状态参考信息，维持编队稳定。

3.2 自适应滑模控制（ASMC）模块

为进一步提升系统的鲁棒性，结合比例积分（PI）控制和滑模控制（SMC），设计自适应滑模控制器（ASMC），实现对编队跟踪误差的精准控制，兼顾系统的动态响应和稳态性能。

滑模控制作为一种非线性控制方法，具有对不确定性和干扰的强鲁棒性，能够在有限时间内将系统状态驱至滑模面，沿滑模面运动至平衡点，有效抑制各类扰动对编队控制的影响。在本文设计的ASMC模块中，滑模控制主要负责处理系统中的不确定性和外部干扰，通过设计合适的滑模面和控制律，强制系统状态跟踪理想轨迹，抵御扰动带来的不利影响。

PI控制具有结构简单、稳态性能好的优势，能够有效消除系统的稳态误差。将PI控制与滑模控制相结合，将PI控制的输出作为滑模控制的补充，用于优化编队跟踪的稳态性能，避免滑模控制可能出现的稳态误差过大问题，确保从无人机能够精准跟踪主无人机的运动状态，维持预设的编队构型。同时，通过自适应律动态调整滑模控制的切换增益，有效削弱传统滑模控制的抖振现象，提升控制的平滑性和系统的运行稳定性。

3.3 算法协同工作机制

所提算法的协同工作机制如下：首先，RBF神经网络容错控制模块实时采集主从无人机的状态信息和通信状态，在线估计系统不确定性、外部干扰和通信故障的影响，输出补偿控制量；随后，自适应滑模控制模块结合PI控制，根据主从无人机的跟踪误差和神经网络输出的补偿控制量，动态调整控制指令，通过滑模控制的鲁棒性抑制扰动，通过PI控制优化稳态跟踪精度；同时，延时状态积分技术实时处理通信延迟问题，弥补状态信息滞后的不足，确保两个模块的协同工作能够有效应对各类复杂工况，维持主从式无人机编队的稳定运行。

4 算法性能分析

本文所提基于RBF神经网络容错控制与自适应滑模控制的主从式无人机编队控制算法，其性能优势主要体现在以下三个方面：

第一，容错能力强。通过RBF神经网络的在线学习和动态权值调整，能够实时估计并补偿系统不确定性、外部干扰和通信故障的影响，无需依赖复杂的故障检测机制，即可实现被动容错控制，有效避免故障导致的编队性能退化，确保编队在故障工况下仍能保持稳定。

第二，鲁棒性优异。自适应滑模控制的引入，充分发挥了滑模控制对不确定性和干扰的强抑制能力，结合自适应律的动态调整，削弱了抖振现象；同时，延时状态积分技术的应用，进一步增强了系统对通信故障的抗干扰能力，能够有效应对无线通信的不稳定性，避免跟踪误差累积。

第三，跟踪精度高。PI控制与滑模控制的结合，兼顾了系统的动态响应速度和稳态跟踪精度，既能够快速响应主无人机的轨迹变化，又能够有效消除稳态误差，确保从无人机能够精准跟踪主无人机的运动状态，维持预设的编队构型，提升编队控制的整体性能。

5 结论

针对主从式无人机编队控制中存在的系统不确定性、外部干扰和通信故障等问题，本文提出一种结合RBF神经网络容错控制与自适应滑模控制（ASMC）的主从式无人机编队自适应容错控制算法。该算法利用RBF神经网络实现对不确定性、干扰和通信故障的在线估计与补偿，结合自适应滑模控制的鲁棒性和PI控制的稳态性能优势，引入延时状态积分增强对通信故障的抵御能力，通过各模块的协同工作，实现了复杂工况下无人机编队的稳定控制。

理论分析表明，所提算法能够有效抑制各类扰动和故障的影响，在通信故障发生时仍能维持编队的稳定构型，提升了主从式无人机编队控制的可靠性和鲁棒性。未来研究可进一步通过仿真实验验证算法的实际性能，优化神经网络的学习效率和滑模控制的参数整定，拓展算法在大规模无人机编队中的应用，同时可结合事件触发机制等技术，降低通信开销，提升算法的工程实用性。

📚第二部分——运行结果

🎉第三部分——参考文献 

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[1] 钱默抒. 固定翼无人机飞行控制系统容错控制技术研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2018.

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