窦景欣,范逸群

(1.莆田学院 机电与信息工程学院，福建 莆田 351100；2.莆田学院 环境与生物工程学院，福建 莆田 351100)

0 引言

的前提条件[1]。由于四旋翼无人机是欠驱动动力系统,在空中飞行过程中容易受到外部干扰,同时还应考虑四旋翼无人机的重量发生变化及旋翼转动引起的颤振等情况,导致四旋翼无人机的精确数学模型难以获得[2]。因此,考虑干扰量对飞行姿态的影响,提高飞行性能的稳定性和鲁棒性一直都是研究的热点。

针对四旋翼无人机姿态控制系统在飞行过程遭遇干扰的问题,学者们基于不同的控制算法设计了不同的飞行控制方案。例如,基于比例积分微分(PID)控制算法[3]、反步控制算法[4]、滑模控制算法[5]、模糊算法等[6－7]。贺有源等利用反步算法联合滑模算法,设计了一种基于自适应反步滑模的四旋翼无人机姿态控制器,提高了控制系统的鲁棒性[8]。针对控制系统参数强耦合等问题,DONG等设计了基于模糊PID迭代学习算法的四旋翼无人机姿态控制器,能够较好抑制不确定参数耦合问题,提高了系统控制精度[9]。观测量用于观测系统状态量或补偿干扰量,能有效改善控制性能,近些年,不同类型的观测器也发展迅速[10－11]。上述控制算法中,滑模控制(sliding mode control,SMC)算法具有良好的抗扰性能,已被应用到不同类型的飞行控制系统中。由于传统的滑模算法中存在切换函数项,导致出现颤振现象,为了更好地应对干扰,一般通过高增益来保证控制系统的鲁棒性,因此对执行机构性能要求较高,同时带来了更大颤振问题。……