【摘 要】
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在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川轻化工大学计算机科学与工程学院,四川轻化工大学物理与电子信息工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2017GZ0303);四川省院士（专家）工作站基金项目（2016YSGZZ01）;四川轻化工大学高层次创新人才培养专项资助（B12402005）;四川轻化工大学研究生创新基金资助项目(y2018037)
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在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移,提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法,以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测出的故障及干扰,设计主从式多无人机姿态一致性控制器,以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明,在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下,与基于神经网络的直接
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