四旋翼无人机鲁棒性控制仿真

### 四旋翼无人机鲁棒性控制仿真概述

四旋翼无人机由于其结构特点，在实际飞行过程中会面临诸多挑战，如非线性、强耦合特性以及外部环境变化带来的影响。为了提高系统的稳定性和可靠性，研究者们提出了多种鲁棒性控制方法并进行了相应的仿真验证。

#### 基于模糊逻辑的鲁棒控制方案
一种有效的解决方案是采用模糊控制技术来增强四旋翼无人机面对不确定因素的能力。通过构建合理的隶属度函数和规则库，可以使得控制器具备良好的自适应能力，从而有效应对复杂的飞行条件[^1]。

% MATLAB/Simulink 中实现模糊控制器的一个简单例子
fis = mamfis('Name','DroneFuzzyController');
inputVar = addInput(fis,[0 180],'Name','AngleError');
outputVar = addOutput(fis,[-90 90],'Name','ControlSignal');

ruleList = [
    1 1 1 'or' ;
];
addRule(fis,ruleList);

#### 滑模变结构控制的应用实例
另一种被广泛认可的方法是滑模控制(SMC)，它能够在存在未知扰动的情况下保持系统状态沿预定轨迹运动。具体来说，SMC 设计了一种特殊的切换面，并调整输入使误差趋近零的同时抵抗各种干扰源的影响[^2]。

function u = slidingModeControl(e,e_dot)
    lambda = 0.5; % Switching gain
    k = 1;
    
    s = e + lambda * e_dot;
    u = -k * sign(s);  
end

#### ADRC 自抗扰控制策略介绍
此外，还有学者探索了基于主动干扰估计器(ADRC) 的非线性自抗扰控制算法用于改善四旋翼的姿态响应质量。这种方法不仅考虑到了内部参数波动还兼顾到外力作用下仍能维持良好表现的要求[^3]。

% 定义扩展状态观测器ESO
type = 'highGain';
order = 4;
beta = [1e3, 1e4]; %[b0,b1,...]

esob = eso(type, order, beta);

% 使用 ESO 进行实时补偿计算
for t=1:length(time)-1
    y(t+1)=y(t)+dt*(u(t)-alpha*eso_output(t));
end