基于改进的主动干扰拒绝控制及参数优化的固定翼无人机鲁棒姿态跟踪技术 李浩、 赵乐田、 程俊民、 邢亚明、 李广文、 翟少波

《Drones》：Robust Attitude Tracking for Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicles Using Improved Active Disturbance Rejection Control with Parameter Optimization Hao Li, Letian Zhao, Junmin Cheng, Yaming Xing, Guangwen Li and Shaobo Zhai

　　

应承担。”固定翼无人驾驶飞行器凭借其长续航能力和较大的有效载荷容量，有望成为未来低空经济的关键平台。然而，在未知时变扰动条件下实现精确的姿态跟踪控制仍然是一个挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于软信号函数的主动扰动抑制控制（SSADRC）方法，并开发了一种具有平衡探索-利用机制的混合灰狼优化器（HGWO），用于智能参数调整。具体而言，SSADRC利用一种新颖的平滑非线性函数及饱和约束来重构非线性反馈控制器和扩展状态观测器，从而确保控制输出平稳且稳定。随后，HGWO结合了基于最优解集的初始化策略、基于适应度的动态权重策略、基于多样性的自适应变异策略以及基于逻辑混沌映射的适者生存策略，以应对SSADRC中多个耦合参数的调整问题。此外，为固定翼无人驾驶飞行器设计了一种基于SSADRC的俯仰姿态控制器，并使用HGWO以及其他七种群优化算法来进行参数调整。实验结果表明，HGWO在SSADRC参数优化任务中展现了最佳的收敛精度；相比传统的主动扰动抑制控制（ADRC）方法，SSADRC在命令跟踪性能和状态估计精度方面更具优势。