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2025年度最佳论文奖 | 具有参数不确定和执行器故障的四旋翼无人机鲁棒容错控制
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本期回顾荣获2025年度最佳论文奖的研究：“Robust fault-tolerant control for quadrotor UAVs with parameter uncertainties and actuator faults”（具有参数不确定和执行器故障的四旋翼无人机鲁棒容错控制）。
四旋翼无人机(QUAV)是欠驱动、强耦合的复杂系统，飞行中易受参数不确定、外部干扰及执行器故障（如电机/螺旋桨损伤）影响，严重威胁飞行安全。本文提出一种鲁棒复合滑模控制器(RCSMC)，将系统总扰动（含不确定性与故障）通过自适应有限时间扩张状态观测器(AFTESO)进行估计与补偿，从而保证了闭环系统的渐近稳定性。数值仿真验证了该方法在提升无人机安全性与可靠性方面的显著效果，为复杂环境下的无人机容错控制提供了有效方案。
Robust fault-tolerant control for quadrotor UAVs with parameter uncertainties and actuator faults (具有参数不确定和执行器故障的四旋翼无人机鲁棒容错控制)
作者：Hao Liu1, Yuying Guo1, Youmin Zhang2, Bin Jiang3
机构：1 西南科技大学；2 Concordia University (加拿大)；3 南京航空航天大学
引用：Liu, H., Guo, Y., Zhang, Y. et al. Robust fault-tolerant control for quadrotor UAVs with parameter uncertainties and actuator faults. Control Theory Technol. 22, 581–595 (2024). https://doi.org/10.1007/s11768-024-00228-4
摘要
本文提出了一种新的鲁棒复合滑模控制器(RCSMC)，用于补偿四旋翼无人机在未知干扰下的执行器故障。闭环控制系统分为两部分：针对无扰动标称系统设计的基准控制器，以及针对系统总扰动的基于自适应有限时间扩张状态观测器(AFTESO)的补偿控制器。RCSMC抑制了系统总扰动，保证了飞行控制系统的渐近稳定性。通过数值模拟验证了所提出的方法。
引言
通常，容错控制方法分为两类：主动容错控制(AFTC)和被动容错控制(PFTC)。PFTC方法使用鲁棒性概念来解决预期故障，因此控制器设计相对保守。相反，AFTC 方法能根据故障的幅度和类型重新配置控制力，对任何故障做出正确反应。执行器故障会导致四旋翼飞行器系统动态性能下降，甚至破坏系统的稳定性。一些控制方法如PID控制、模型参考自适应控制(MRAC)、模型预测控制(MPC)、反步控制和滑模控制(SMC)等，能保证四旋翼飞行器故障后的稳定飞行和可接受的系统性能。然而，现有研究成果中，系统的估计误差动态仅实现了一致有界稳定性，而且需要无限的稳定时间才能估计故障，这对系统在故障后的快速稳定提出了苛刻的要求。
为此，本文提出了一种鲁棒 AFTC以应对执行器故障、抑制干扰和补偿参数不确定。所提出的控制策略包括自适应有限时间ESO(AFTESO)、滑模基准控制器和补偿控制器。本文的贡献概括如下：
1) 提出了复合控制方法，同时补偿外部干扰、不确定性和执行器故障，而不是部分补偿它们。此外，该控制方法不需要FDD模块[14, 15]，避免复杂的设计和计算。基准控制器参数保持时不变，与RCSMC分别独立运行。所提出的补偿控制器结构简单，计算复杂度低。此外，该方法不需要任何故障信息，拓展了其应用场景。
2) 与现有的FDD方案相比，文献[17, 18]采用不变的观测器带宽或较大的增益来估计执行器故障，本文提出的AFTESO可在有限的时间内估计出包含系统参数不确定性和执行器故障的总扰动并对其进行补偿，无需故障界限的先验信息，也不需要设置观测器的误差阈值，提高了容错控制算法的实用性。基于这些估计值，RCSMC保证了飞行控制系统具有良好的性能。3) 对所提出的方法进行了实验验证，针对具有单个和多个执行器故障和参数不确定性的系统，给出了位置和姿态恢复结果。对线性扩张状态观测器-RCSMC(LESO-RCSMC)、补偿函数观测器-RCSMC(CFO-RCSMC)和自适应滑模控制器(ASMC)进行了比较分析，实验结果表明本文所设计的RCSMC具有优良的性能，以及较强的故障调节和干扰抑制能力。
[14] Zhang, Y. M., Chamseddine, A., Rabbath, C. A., Gordon, B. W., Su, C.-Y., Rakheja, S., Fulford, C., Apkarian, J., & Gosselin, P. (2013). Development of advanced FDD and FTC techniques with application to an unmanned quadrotor helicopter testbed. Journal of the Franklin Institute, 350(9), 2396–2422.
[15] Guo, J., Qi, J., & Wu, C. (2021). Robust fault diagnosis and fault-tolerant control for nonlinear quadrotor unmanned aerial vehicle system with unknown actuator faults. International Journal of Advanced Robotic Systems, 18(2), 1–14.
[17] Guo, Y.Y., Jiang, B., & Zhang, Y. M. (2018). A novel robust attitude control for quadrotor aircraft subject to actuator faults and wind gusts. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 5(1), 292–300.
[18] Qi, G., Li, X., & Chen, Z. (2022). Problems of extended state observer and proposal of compensation function observer for unknown model and application in UAV. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 52(5), 2899–2910.
结论
本文提出了一种基于AFTESO的适用于QUAV执行器故障的鲁棒容错控制方法。AFTESO能在有限时间内准确检测和估计未知参数不确定性和执行器故障的影响，并避免了估计的超调量。在不影响基准控制器功能的情况下，所提出的RCSMC可以抑制参数不确定性和执行器故障的影响，避免控制抖动，同时降低了计算复杂度。在未来工作中，将在QUAV飞行测试环境中实现所提出的容错控制方法，并通过实时自主飞行进行演示。
作者介绍
Hao Liu，于2018年获得辽宁科技大学电气工程及其自动化学士学位。他目前正在西南科技大学信息工程学院攻读控制科学与工程硕士学位。他的研究兴趣包括先进的控制技术、故障诊断、容错控制系统及其应用。
Yuying Guo，分别于2003年和2010年获得吉林大学和南京航空航天大学的硕士学位和博士学位。2013年至2014年，在中国国家留学基金管理委员会的支持下，她在加拿大康考迪亚大学做博士后。她于2003年9月加入西南科技大学信息工程学院并担任教授。她目前的研究兴趣包括非线性控制、故障诊断、容错控制系统及其应用。
Youmin Zhang (IEEE Fellow)，于1995年获西北工业大学博士学位。他目前是加拿大康考迪亚大学机械、工业和航空航天工程系以及康考迪亚航空航天设计与创新研究所的教授。他著有10部专著，600多篇期刊和会议论文。他目前的研究兴趣包括制导、导航和控制（GNC）、故障检测和诊断（FDD）、容错控制（FTC）以及应用于无人机/太空/地面/海洋车辆、智能电网、智能城市和网络物理系统的遥感。他在2019年至2022年期间担任国际智能无人系统学会（ISIUS）主席，并曾担任多个科学学会技术委员会的（顾问）成员。他是（顾问）编辑委员会成员、（副）主编、几本国际期刊的主编/编委。他曾担任多个国际会议的名誉总主席、总主席、项目主席和IPC成员。他也是CSME Fellow和注册专业工程师。
Bin Jiang (IEEE Fellow)，1995年获得东北大学的自动控制博士学位。他曾分别在新加坡、法国、美国和加拿大担任博士后研究员、研究员、特邀教授和访问教授。他目前是教育部长江学者计划讲座教授，南京航空航天大学校长。他撰写了8部专著和200多篇国际期刊文章。他目前的研究兴趣包括智能故障诊断和容错控制及其在直升机、卫星和高速列车上的应用。他是中国自动化学会会士，IFAC故障检测、监督和安全技术委员会委员，是2018年中国国家自然科学奖二等奖获得者，是IEEE南京分会控制系统分会的主席。他也是国际期刊Journal of Control, Automation and Systems的高级编辑，多个期刊的编委，包括IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Journal of the Franklin Institute和Neurocomputing.
相关链接
Control Theory and Technology 2024-2025年期刊合集（中文介绍）
2024-2025刊期合集（英文）
Volume 23 (February - November 2025)
Issue 3, 2025 - Special issue on ADRC: New ADRC developments in Ibero-America
Volume 22 (February - November 2024)
Issue 3, 2024 - Special issue on analysis and control of complex systems in honor of the 90th birthday of Professor Huashu Qin
Issue 2, 2024 - Special issue on system identification and estimation
期刊简介
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Control Theory and Technology (CTT), 中文名《控制理论与技术》, 创刊于2003年，原刊名为Journal of Control Theory and Applications，2014年刊名更改为Control Theory and Technology。由华南理工大学与中国科学院数学与系统科学研究院联合主办，主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中的应用。目前被 ESCI (JIF 1.9)、EI、Scopus (CiteScore 3.2)、CSCD、INSPEC、ACM 等众多数据库收录, 并于2013–2018年获得两期中国科技期刊国际影响力提升计划项目资助。2017–2021年连续获得“中国最具国际影响力学术期刊”和“中国国际影响力优秀学术期刊”称号，获得广东省高水平科技期刊建设项目I期(2021-2024年)和II期，2022-2025年进入中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录。
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