基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波及其在旋翼飞行机器人容错控制的应用

提出一种新颖的基于MIT规则的自适应Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法,用来进行参数以及状态的联合估计。针对旋翼飞行机器人执行器提出一种执行器健康因子(Actuator health coefficients,AHCs)的故障模型结构,应用自适应UKF对AHCs参数进行在线估计,将联合估计的状态以及故障参数引入基于模型的反馈线性化控制结构,组成完整的容错控制系统。提出的自适应UKF算法以及容错控制结构经过中科院沈阳自动化研究所ServoHeli-20旋翼无人智能平台数学模型进行仿真试验验证,效果良好。

旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制技术综述

对故障诊断和容错技术的发展过程进行了简要概述,以旋翼飞行机器人为研究对象,在分析了旋翼飞行机器人故障诊断与容错控制特点的基础上,介绍了当前国内外在该领域的研究进展和主要方法.最后,总结了该领域待解决的难点问题,并指出了该研究领域的发展趋势.