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論文案例：基于非周期信息更新的四旋翼預設性能抖震抑制控制方法
基本信息：
中北大學·儀器與電子學院，研究方向：導航、制導與控制
論文內容簡介：
論文針對計算/通信硬件資源受限的四旋翼無人機干擾環境下魯棒軌跡跟蹤問題，提出了基于非周期信息更新的四旋翼預設性能抖震抑制控制方法。首先，為確保軌跡誤差指定時間范圍內收斂于給定穩態包絡，構造了一種基于連續可微分段函數的性能邊界，借助誤差轉化技術將受限的四旋翼軌跡運動學轉化為非受限的等價形式；其次，開發了使能控制和干擾觀測回路解耦的自適應神經觀測結構，利用觀測誤差而不是跟蹤誤差驅動神經權值范數更新，有效降低了在線學習維數和計算復雜度，抵消了參數不確定性和環境擾動對飛行品質的不利影響；再次，在控制與執行器端建立了基于相對閾值的事件觸發機制，使得軌跡控制任務僅在事件違背時刻執行，在確保滿意的閉環特性的前提下顯著降低了機載計算/通信資源利用率；最后，給出了利用靈思創奇開發的四旋翼平臺開展室內高精度四旋翼軌跡抗擾控制與測試評估的方案。
研究背景
四旋翼無人機是集通信技術、傳感技術、控制理論、慣性導航、人工智能等眾多前沿性交叉學科于一體的高新科技產物，具有機動靈活、維護方便、可垂直起降和定點懸停等特性，具有廣泛的軍民兩用價值。四旋翼飛控系統設計是確保其高效執行任務、保障飛行安全與穩定性的關鍵。四旋翼結構簡潔、魯棒高效的飛控算法開發一直是當前控制和航空領域關注的熱點話題。
當前已報道的四旋翼飛控算法大多采用等周期的時間觸發控制策略，雖然行之有效，具有可預見性；但從資源利用角度來看，周期執行控制任務不可避免消耗大量的機載計算/通信資源，嚴重制約四旋翼的勤務能力與滯空范圍；此外，傳統基于Lyapunov穩定性理論導出的控制算法難以保證四旋翼飛行控制性能滿足既定約束，在強不確定環境下面臨較大的控制保守性和安全隱患；已報道的神經辨識結果需要依賴于耦合的學習和控制結構，難以實現觀測與跟蹤品質的協調設計，特別地，權值快速更新情況下經常出現嚴重的暫態抖震問題，易導致四旋翼控制失穩。因而，迫切需要研究可節省機載硬件資源、具有預設性能約束和暫態抖震抑制能力的四旋翼軌跡跟蹤控制方法。
論文創新點：
(1)不同于傳統的周期時間觸發控制理論，所提的相對閾值事件觸發軌跡控制策略僅在事件違背的時刻執行跟蹤控制任務，在確保滿意的控制精度前提下，可有效節省有限的系統采樣/計算資源，更加適用于硬件性能受限的四旋翼系統；
(2)相較于已報道的預設性能控制方案，所提的指定時間預設性能不僅能實現暫穩態指標的預先設計，還能確保指定時間意義下誤差收斂，并且調節時間不依賴于系統狀態初值和控制器參數，大大方便了四旋翼飛控性能的量化調節；
(3)對比常見的神經網絡學習結構，其大多采用跟蹤誤差更新神經權值，面臨暫態學習抖震缺陷，不同于已有思路，所提的神經學習新結構運用觀測誤差使得控制與學習回路解耦，即便在大自適應增益情況下依然可以確保對于快時變擾動的光滑平順估計；論文工程應用價值：
靈思創奇設備價值
論文最后給出了利用靈思創奇開發的四旋翼平臺開展室內高精度四旋翼軌跡抗擾控制與測試評估的方案。具體而言，利用室內高精度光學捕捉系統實現四旋翼毫米級的位置估計，通過機載IMU解算得到必要的四旋翼姿態及角速率信息；在地面站安裝的MATLAB/SIMULINK環境中搭建所涉及的算法模塊，編譯無誤后下載至機載飛控板卡；飛行過程中可利用落地扇模擬外界大氣擾動，以評估飛控系統的魯棒性。實驗結束后全程參量數據都可以導出，方便用戶查看與重設計。