摘要
固定翼无人机（UAV）的编队飞行必须在执行器性能下降、系统偏差、模型不确定性、风扰动以及指令限制等因素影响下仍保持任务级别的协调性。本文提出了一个以任务为导向的编队恢复框架。可接受的相对位置和速度性能通过椭球形容差集来表示，而编队恢复时间（RFRT）是指从故障发生到无人机重新进入该容差集所需的时间。控制器生成相对需求指令，这些指令是基于原始受限指令重构后逐个分量进行裁剪得到的。其次级边缘状态观测器（Edge-ESO-FTC）通过相对受限指令来估计物理边缘故障与扰动之间的不匹配程度，同时指令饱和 residual 在闭环分析中被明确保留。该分布式容错控制器结合了线性恢复反馈、基于观测器的补偿机制以及连续的鲁棒性处理方法。分析过程中使用了有限李雅普诺夫能量跳跃不等式来处理阶跃故障时刻的情况，并在饱和边界处利用 Dini 导数来确保系统的最终有界性、恢复集的包含性以及编队恢复时间的上限。在“一对领导者、四名跟随者”的基准仿真中，无人机在 22.3313 秒时成功重新进入目标容差集，对应的编队恢复时间为 2.3313 秒。与现有的 Edge-ESO-FTC 方法相比，所提出的方法将故障后的峰值指标降低了 61.2%，编队恢复时间减少了 25.2%，累计位置偏差降低了 54.6%，以及超出容差范围的持续时间减少了 67.7%。
