Dieser Artikel schlägt eine neue Fuzzy-Schiebemodensteuerungsstrategie (FSMC) vor, die darauf abzielt, die Robustheit und Stabilität der Positionsregelung eines unterantriebenen Quadrotor-UAV unter externen Störungen und Modellunsicherheiten zu verbessern. Um die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Systems in komplexen dynamischen Umgebungen zu erreichen, wird auf Grundlage der herkömmlichen Schiebemodenregelung (SMC) ein intelligenter zweidimensionaler Fuzzy-Regler entwickelt, der die SMC-Parameter in Echtzeit an variable Systemstrukturparameter anpasst. Zunächst wird basierend auf der Gestaltung der Fehlerfiltervariablen die herkömmliche SMC zur Unterdrückung des Verfolgungsfehlers verwendet. Anschließend wird basierend auf der Filtervariable und deren Änderungsrate ein selbstlernendes Modul entwickelt, das das Fuzzy-Logik-Modul (FLM) und die SMC (FLM+SMC) kombiniert, um zwei Parameter der oben genannten SMC einzustellen. Das FLM-Ausgangssignal wird dann in das SMC-Modul zurückgeführt, wodurch schließlich ein auf FSMC basierendes geschlossenes Regelkreissystem für UAVs aufgebaut wird. Darüber hinaus wurde die Stabilität des FSMC streng anhand der Lyapunov-Theorie verifiziert. Die umfassende Simulation zeigt schließlich, dass das entworfene FSMC nicht nur eine präzise Trajektoriengenauigkeit erreicht, sondern auch Robustheit und Störfestigkeit besitzt; Vergleichssimulationen mit SMC und adaptive radiale Basisfunktionennetzwerksteuerung (RBFNNC) bestätigten dieses Ergebnis.

Schiebemodensteuerung; Fuzzy-Logik-Theorie; unterantriebenes System; UAV; Selbstlernstrategie