Unknown input observer-based appointed-time funnel control for quadrotors

漏斗 控制理论(社会学) 弹道 分段 参数统计 稳健性(进化) 跟踪误差 趋同(经济学) 数学 有界函数 观察员(物理) 计算机科学 控制(管理) 工程类 人工智能 数学分析 机械工程 基因 统计 量子力学 物理 经济 生物化学 经济增长 化学 天文
作者
Wenhao Zhang,Xingling Shao,Wendong Zhang,Jiaping Qi,Haoze Li
出处
期刊:Aerospace Science and Technology [Elsevier BV]
卷期号:126: 107351-107351 被引量:56
标识
DOI:10.1016/j.ast.2022.107351
摘要

In this paper, an unknown input observer-based appointed-time funnel control policy is proposed for quadrotors suffering from environmental disturbances and parametric uncertainties. To improve the robustness of quadrotors, unknown input observers (UIOs) are respectively devised in trajectory and attitude levels to online identify unknown system dynamics via utilizing filtering manipulations, possessing a concise structure, low calculation consumption and asymptotic error convergence. Then, an appointed-time funnel control consisting of a modified funnel variable is proposed to regulate trajectory tracking error profiles within preassigned boundary without incurring singularity problem, where a continuous piecewise function is embedded to specify the funnel envelop, such that the stringent temporal constraints can be arbitrarily prescribed by operators, independent of initial states and system arguments. All error signals involved in quadrotor dynamics are demonstrated to be ultimately uniformly bounded (UUB) and trajectory tracking errors are constrained to designed funnel. Eventually, simulations and comparisons validate the effectiveness of proposed control approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
忽晚完成签到 ,获得积分10
1秒前
英俊的铭应助袁气奶豆采纳,获得20
2秒前
NexusExplorer应助foxp3采纳,获得10
2秒前
2秒前
芳芳子完成签到 ,获得积分10
2秒前
cchi发布了新的文献求助10
2秒前
诚心的绮梅完成签到,获得积分10
3秒前
ZHOUZHEN完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
丰富语蕊应助Bressanone采纳,获得30
4秒前
共享精神应助cindy采纳,获得20
4秒前
4秒前
4秒前
可燃冰完成签到,获得积分10
5秒前
Owen应助Study采纳,获得10
6秒前
Vincy完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
11完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
黎初阳完成签到,获得积分20
8秒前
chenshen发布了新的文献求助10
8秒前
Yang完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
leliangcao发布了新的文献求助100
10秒前
10秒前
11秒前
姬鲁宁完成签到 ,获得积分10
11秒前
JamesPei应助zjr采纳,获得10
13秒前
gh完成签到,获得积分10
14秒前
bk201完成签到 ,获得积分10
14秒前
wanci应助入間采纳,获得10
15秒前
领导范儿应助zhang汐采纳,获得10
15秒前
15秒前
MOMO发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
薯条桃桃完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7580775
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160243
关于积分的说明 19598245
捐赠科研通 7163329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265937
关于科研通互助平台的介绍 2430819
邀请新用户注册赠送积分活动 2256949