【无人机故障】基于遗传算法优化非奇异快速终端滑模控制器 (GANFTSMC)，并结合RBF 径向基神经网络实现四旋翼无人机遭遇单臂结构（过程）故障及对应电机问题附matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言：无人机故障容错控制 —— 飞行安全的核心保障

四旋翼无人机凭借灵活性高、起降便捷等优势，广泛应用于航拍测绘、电力巡检、应急救援等领域。然而，在复杂作业环境中，无人机易遭遇单臂结构故障（如机臂弯曲、断裂导致的动力学特性突变）与对应电机故障（如电机堵转、推力衰减、完全失效），这类故障会直接破坏无人机的动力学平衡，若控制不当将导致飞行失稳甚至坠毁。

传统控制算法（如 PID、常规滑模控制）难以应对故障带来的非线性扰动与参数突变：PID 控制鲁棒性不足，故障后易出现超调量大、收敛缓慢等问题；常规滑模控制存在 “抖振现象”，且终端滑模的奇异值问题会影响控制连续性。本文提出 “遗传算法优化非奇异快速终端滑模控制器（GANFTSMC）+RBF 径向基神经网络” 的故障容错控制方案：通过 GA 优化 NFTSMC 的控制参数，提升收敛速度与抗抖振能力；利用 RBF 神经网络实时估计故障扰动，动态补偿控制输出，确保无人机在单臂结构与电机故障下仍能稳定飞行。

二、核心基础：四大关键技术的原理与适配逻辑

1. 四旋翼无人机故障特性分析

四旋翼无人机通过四个电机的转速差实现姿态与位置控制，单臂结构故障与对应电机故障的核心影响的核心影响如下：

单臂结构故障：机臂长度变化、刚度下降导致电机安装位置偏移，推力矢量方向改变，动力学模型中的惯性矩阵、阻尼矩阵参数突变；

电机故障：包括部分推力损失（如推力衰减 30%-70%）、完全失效（推力降为 0），导致总推力不足、力矩不平衡，无人机出现偏航、滚转等姿态失稳；

故障共性：均属于 “参数摄动 + 外部扰动” 的复合故障，需控制算法具备快速响应、强鲁棒性、动态补偿能力。

2. 非奇异快速终端滑模控制器（NFTSMC）：故障控制核心框架

NFTSMC 是在传统终端滑模控制（TSMC）基础上的改进算法，解决了 TSMC 的奇异值问题与收敛速度不足的痛点：

核心原理：通过设计非奇异终端滑模面，使系统状态在有限时间内收敛至平衡点，且避免滑模面导数趋于无穷大的奇异现象；

快速收敛特性：结合快速终端滑模的设计思想，引入指数项加速状态收敛，较常规滑模控制收敛速度提升 40% 以上；

抗抖振设计：采用饱和函数替代符号函数，削弱滑模控制固有的 “抖振现象”，减少对无人机执行机构（电机）的机械损耗；

适配性：非线性控制特性与无人机故障后的强非线性动力学模型高度契合，能快速抑制故障扰动。

3. 遗传算法（GA）：NFTSMC 参数的智能优化器

NFTSMC 的控制性能依赖关键参数（如滑模面系数、饱和函数边界、收敛指数）的合理选择，传统试凑法效率低、易陷入局部最优，GA 通过模拟生物进化的 “选择 - 交叉 - 变异” 机制实现参数全局优化：

参数编码：将 NFTSMC 的 3 个核心参数（滑模系数 c、收敛指数 α/β、饱和函数边界 ε）编码为二进制染色体，形成初始种群；

适应度函数：以无人机故障后的姿态误差（滚转角、俯仰角、偏航角误差）与控制抖振幅度的加权和为适应度函数，目标是最小化适应度值；

优化流程：通过选择算子保留优优质个体、交叉算子实现基因重组、变异算子避免局部最优，迭代 50 代后输出全局最优参数组合；

优势：较网格搜索、粒子群算法，GA 的全局搜索能力更强，能在复杂参数空间中找到兼顾收敛速度与抗抖振的最优解。

4. RBF 径向基神经网络：故障扰动的实时补偿器

RBF 神经网络是一种三层前馈神经网络，具备逼近任意非线性函数的能力，用于估计无人机故障后的未知扰动：

核心原理：以无人机的姿态角、角速度、电机转速为输入，故障扰动（如推力损失量、力矩偏差）为输出，通过梯度下降法调整网络权值，实现扰动的实时逼近；

补偿机制：将 RBF 估计的扰动值反馈至 NFTSMC 的控制输入端，动态修正控制量，抵消故障对系统的影响；

适配性：无需建立精确的故障数学模型，仅通过数据驱动即可实现扰动估计，适配单臂结构与电机故障的不确定性。

三、完整控制流程：故障容错控制的闭环实现

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

g = 9.81; % Gravity Acceleration

L = 0.47/2; % One-Half Length. Full Length equals 2*L = 47cm

m = 1; % Mass of the Quadrotor

Ix = 0.0081; % X Axis Moment of Intertia

Iy = Ix; % Y Axis Moment of Intertia

Iz = 0.0142; % Z Axis MOMENT of Intertia

JTP = 10.4e-5;

b = 5.42e-5; % Drag Force Coefficient

d = 1.1e-6; % Drag Torque Coefficient

Kf = 1e-6;

Kt = 1.2e-6;

AlphaAngle = FAULT_ANGLES(1);

BetaAngle = FAULT_ANGLES(2);

GammaAngle = FAULT_ANGLES(3);

%% Control Part

Transform_Matrix = [b b b b

0 -b*L 0 b*L

-b*L 0 b*L 0

d -d d -d];

uThrust = m*sqrt(u(1)^2+u(2)^2+(g+u(3))^2);

Sol_Vector = [uThrust u(4) u(5) u(6)]'; % [Uz, Uphi, Utheta, Upsi]'

w2_2 = uThrust/(4*b) - u(6)/(4*d) - u(4)/(2*b*L);

Squared_W = (linsolve(Transform_Matrix,Sol_Vector));

w1s = Squared_W(1);

w2s = Squared_W(2);

w3s = Squared_W(3);

w4s = Squared_W(4);

W = real(sqrt([w1s w2s w3s w4s]));

w1 = W(1);

w2 = W(2);

w3 = W(3);

w4 = W(4);

%% B. State Vector

% X = x(1);

% y = x(2);

% z = x(3);

phi = x(4);

theta = x(5);

say = x(6);

xDot = x(7);

yDot = x(8);

zDot = x(9);

phiDot = x(10);

thetaDot = x(11);

sayDot = x(12);

c = @(x) cos(x); % Cosine Function

s = @(x) sin(x); % Sinusoidal Function

wStar = (w1 + w3 - w2 - w4); % Disturbance

%% C. Fault Injection

f1 = s(AlphaAngle)*s(GammaAngle);

f2 = -c(GammaAngle)*s(BetaAngle) + s(GammaAngle)*c(BetaAngle)*c(AlphaAngle);

f3 = c(BetaAngle)*c(GammaAngle) + c(AlphaAngle)*s(BetaAngle)*s(GammaAngle)-1;

f4 = f2*s(BetaAngle)-(1+f3)*c(BetaAngle)+1;

f5 = f1*s(BetaAngle);

f6 = f1*c(BetaAngle);

ufx = (b/m)*w2_2*(+f1*(c(theta)*c(say)) + f2*(c(say)*s(phi)*s(theta) - c(phi)*s(say)) + f3*(s(phi)*s(say) + c(phi)*c(say)*s(theta)));

ufy = (b/m)*w2_2*(+f1*(c(theta)*s(say)) + f2*(c(phi)*c(say) + s(phi)*s(theta)*s(say)) + f3*(-c(say)*s(phi) + c(phi)*s(say)*s(theta)));

ufz = (b/m)*w2_2*(-f1*s(theta) + f2*c(theta)*s(phi) + f3*c(phi)*c(theta));

ufPhi = (JTP*w2/Ix)*(sayDot*f2 - f3*thetaDot) + (1/Ix)*w2_2*(b*L*f4 + f1*d);

ufTheta = (JTP/Iy)*w2*(sayDot*f1 + f3*phiDot) + (1/Iy)*(w2_2)*(-f2*d + L*b*f5);

ufSay = (JTP*w2)/Iz*(-f1*thetaDot - f2*phiDot) + (1/Iz)*(w2_2)*(-f3*d - f6*L*b);

%% State Space

xDoubleDot = u(1)-Kf*xDot/m+ufx;

yDoubleDot = u(2)-Kf*yDot/m+ufy;

zDoubleDot = u(3)-Kf*zDot/m+ufz;

phiDoubleDot = ((Iy-Iz)/Ix)*thetaDot*sayDot+JTP*thetaDot*wStar/Ix+u(4)/Ix-Kt*L*phiDot/Ix+ufPhi;

thetaDoubleDot = ((Iz-Ix)/Iy)*phiDot*sayDot-JTP*phiDot*wStar/Iy+u(5)/Iy-(Kt*L/Iy)*thetaDot+ufTheta;

psiDoubleDot = ((Ix-Iy)/Iz)*phiDot*thetaDot+u(6)/Iz-(Kt*L/Iz)*sayDot+ufSay;

XDOT = [x(7:12)

xDoubleDot

yDoubleDot

zDoubleDot

phiDoubleDot

thetaDoubleDot

psiDoubleDot];

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型