针对受外部干扰与执行器多重故障的四旋翼无人机，一种分数阶自适应固定时间容错控制策略

《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》：Fractional-Order Adaptive Fixed-Time Fault-Tolerant Control for Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle

本文聚焦于在执行器多重故障与外部干扰共存条件下，四旋翼无人机（QUAV）的轨迹跟踪控制问题，提出了一种新颖的固定时间分数阶滑模容错控制器。该方法针对复杂的时变乘性故障与加性故障并存场景，通过引入分数阶自适应律和创新的反三角幂次趋近律，实现了系统误差在独立于初始状态的固定时间上界内收敛，显著提升了收敛速度、系统平滑性和参数调节灵活性，确保了QUAV在多重故障与干扰并存下的稳定跟踪性能。

　　

亮点

本文研究多故障条件下四旋翼无人机（QUAV）的轨迹跟踪问题。基于自适应固定时间分数阶滑模控制（FTFOSMC）算法，设计了一个固定时间容错控制器，并进行了稳定性分析。其次，采用了一种改进的固定时间可变功率趋近律，使得所提出的方法能够比传统的固定时间滑模控制（SMC）实现更快的收敛速度和更高的稳态精度。仿真实验表明，所设计的控制方法能够有效处理同时存在的加性和乘性执行器故障，并对外部干扰具有鲁棒性。

结论

本文研究了在多重故障条件下四旋翼无人机（QUAV）的轨迹跟踪问题。基于自适应固定时间分数阶滑模控制（FTFOSMC）算法，设计了一个固定时间容错控制器，并进行了稳定性分析。其次，采用了一种改进的固定时间可变功率趋近律，使得所提出的方法能够比传统的固定时间滑模控制（SMC）实现更快的收敛速度和更高的稳态精度。仿真实验表明，所设计的方法在同时存在执行器故障和外部扰动的情况下，能够实现精确的轨迹跟踪，验证了所提控制策略的有效性和鲁棒性。未来的工作可以探索将该方法扩展到具有模型不确定性的更复杂飞行场景中。