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💥1 概述
基于TS模糊模型的非线性系统四旋翼无人机跟踪控制研究
摘要
四旋翼无人机因垂直起降、空中悬停及高机动性等特性，在军事侦察、安防巡检等领域广泛应用。然而，其强非线性、强耦合动力学特性及环境扰动，导致传统控制方法难以满足高精度轨迹跟踪需求。本文提出基于Takagi-Sugeno（TS）模糊模型的非线性控制策略，通过局部线性化处理将复杂非线性系统分解为多个线性子系统，结合并行分布补偿（PDC）设计状态反馈控制器，实现全局稳定性与鲁棒性。实验表明，该方法在存在外部扰动时，轨迹跟踪误差收敛速度提升40%，抗风扰能力显著优于传统PID控制。
1. 引言
四旋翼无人机动力学模型包含位置和姿态子系统，其非线性特性源于螺旋桨升力与力矩的耦合关系及空气动力学效应。传统PID控制依赖线性化模型，在复杂轨迹跟踪中易出现超调与振荡；滑模控制虽能抑制干扰，但存在高频抖振问题；模型预测控制（MPC）计算复杂度高，实时性受限。TS模糊模型通过隶属度函数将非线性系统转化为多个线性子系统的加权组合，结合PDC策略设计控制器，可有效平衡非线性控制复杂性与性能需求。
2. TS模糊模型与四旋翼无人机动力学建模
2.1 TS模糊模型原理
TS模糊模型通过模糊规则将非线性系统分解为局部线性子系统。例如，第i条模糊规则定义为：
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2.2 四旋翼无人机动力学模型
四旋翼无人机动力学方程可表示为：
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3. 基于TS模糊模型的控制器设计
3.1 并行分布补偿（PDC）策略
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3.2 鲁棒性增强设计
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4. 实验验证与结果分析
4.1 实验平台配置
- 硬件：PX4飞控、MPU6050 IMU、OpenMV视觉模块、920 kV无刷电机。
- 软件：MATLAB 2019b用于控制器设计与仿真，Python用于实时数据采集。
- 轨迹规划：生成螺旋线轨迹pd(t)=[sin(0.5t),cos(0.5t),−0.2t]T。
4.2 对比实验结果
| 控制方法 | 最大位置误差（m） | 收敛时间（s） | 抗风扰能力（m/s风速） |
| TS模糊模型 | 0.08 | 1.8 | 稳定跟踪（5 m/s） |
| 传统PID | 0.15 | 3.2 | 失稳（3 m/s） |
| 滑模控制 | 0.12 | 2.5 | 抖振明显（5 m/s） |
实验表明，TS模糊模型在复杂轨迹跟踪中误差收敛速度提升40%，且在5 m/s风速下仍能保持稳定，而传统PID控制在3 m/s风速下即出现失稳。
5. 结论与展望
本文提出的基于TS模糊模型的非线性控制策略，通过局部线性化与PDC设计，实现了四旋翼无人机的高精度轨迹跟踪。实验验证了该方法在抗风扰和计算效率上的优势。未来研究可结合深度强化学习优化模糊规则前提参数，或开发分层控制结构降低实时计算复杂度，以适应多无人机协同任务需求。
📚2 运行结果
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🎉3 参考文献
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[1]李丽芳,董秀娟,王红,等.基于T-S模糊模型的新型非线性系统控制器设计[J].东北师大学报：自然科学版, 2011, 43(3资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
