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基于智能学习机制的网络化固定翼无人机执行器-传感器故障分数阶自适应容错同步跟踪控制( Fractional-Order Adaptive Fault-Tolerant Synchronization Tracking Control of Networked Fixed-Wing UAVs Against Actuator-Sensor Faults via Intelligent Learning Mechanism )
Z Yu Y Zhang B Jiang CY Su T Chai
针对网络化固定翼无人机（UAV）执行器和传感器故障,提出了一种基于分数阶(FO)微积分和智能学习结构的增强型容错同步跟踪控制方案。为了提高组网无人机的飞行安全性,首次设计了一种具有反馈回路的递归小波模糊神经网络(RWFNN)学习系统,以补偿由固有非线性、非预期执行器和传感器故障引起的未知项。为了进一步提高飞行安全性和减小同步跟踪误差，本文巧妙地提出了FO滑模控制(FOSMC)。该控制涉及FO算子的可调性和滑模控制的鲁棒性。并且，基于自适应规律对嵌入在网络化固定翼无人机中的RWFNN学习系统的动态参数进行了更新。此外，李雅普诺夫分析保证了所有固定翼无人机都能在有界跟踪误差的情况下同步跟踪它们的参考。最后，通过对比仿真和半实物实验验证了所提控制方案的有效性。
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