多旋翼飞行器在民用和军用领域得到了大量的研究和运用，为了适应行业发展的新需求以适应更加复杂多变的任务需求，多旋翼飞行器在运用模式和结构设计上进行大量的创新。有别于传统的增加旋翼数量或扩大轴距的创新方式，模块化可重构飞行阵列由多个相同结构的飞行单元模块通过手动或自主拼接的方式进行重构，从而形成一个整体的多旋翼飞行器。
与传统飞行器相比，模块化可重构飞行阵列具有通用、冗余和低成本的特点，因此在复杂环境中执行高度灵活任务时，模块化可重构飞行器因其结构可变和动力特征多样等优点，具有超越固定形态传统飞行器的环境与任务适应能力。为实现模块化可重构飞行阵列的稳定飞行与运用，对其进行动力学建模和鲁棒控制器设计是至关重要的。由于模块化可重构飞行阵列具有拓扑构型可变的特点，导致了飞行阵列的动力学模型会随拓扑构型的变化而变化，这对飞行阵列动力学模型的在线快速建立提出了新的要求；另外，模块化可重构飞行阵列本身是一种复杂的非线性系统，这就要求对控制器设计时不仅要考虑飞行阵列的非线性特性，而且还需要充分考虑建模时的不确定性。
固定时间滑模控制作为一种非线性鲁棒控制方法，不仅能够很好应对控制系统的非线性动态和建模不确定性，而且能够提供更为快速的控制响应，这对飞行器的工程实践具有很强的应用价值。本项工作以一种模块化可重构飞行阵列为研究对象，针对飞行阵列的姿态控制问题，开展了动力学的快速建模、飞行姿态的固定时间滑模控制研究，并通过数值验证了所提方法在模块化可重构飞行器姿态控制方面的有效性。
成果介绍
昆明理工大学云南省智能控制与应用重点实验室那靖教授团队提出了一种构型可变的模块化可重构飞行阵列，针对该飞行阵列的构型特点提出了一种可以根据飞行阵列拓扑结构变化的快速建模方法；此外，对于模块化可重构飞行阵列姿态控制，给出了一种保守性更弱的固定时间滑模控制方法。研究成果发表于IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024年第11卷第2期：J. Yang, C. Yang, X. Zhang, and J. Na, “Fixed-time sliding mode control with varying exponent coefficient for modular reconfigurable flight arrays,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 11, no. 2, pp. 514–528, Feb. 2024. doi: 10.1109/JAS.2023.123645
首先，基于模块化构型可变的思想，设计了一种模块化可重构飞行阵列，如图1所示。根据模块化可重构飞行阵列构型变化导致动力学参数变化的特点，建立了一种符合飞行阵列特征的动力学模型，通过建立的控制关系方程可将模块化飞行阵列拓扑构型与动力学模型相对应，实现了模块化可重构飞行阵列的快速建模。
图1 模块化可重构飞行阵列
模块化可重构飞行阵列的快速建模以及控制框图如图2所示。当飞行阵列的拓扑构型发生变化后，根据转动惯量平行轴定理以及所建立的控制关系方程快速获得当前构型的动力学模型，并将动力学参数补偿到控制器中，实现飞行阵列的姿态控制。
图2 模块化可重构飞行阵列的控制框图
为提升模块化可重构飞行阵列的姿态控制性能，本工作放松了固定时间滑模控制稳定性理论的约束条件，提出了一种具有更快收敛速度和收敛精度的固定时间稳定收敛律。
基于所提出的固定时间稳定收敛律，设计了一种具有指数系数可变的滑模控制器，实现了更好的收敛效果，如图3所示。所提控制器在获得更好控制效果的同时仍然能较好的抑制控制器的抖振，如图4所示。
图3 高度和姿态响应曲线
(a) 本文方法 (b) 文献[29]方法
图4 控制输入曲线
最后，将所提出的快速建模方法以及控制器运用于不同构型的飞行阵列，如图5所示，所提方法能够有效解决构型变化所带来的不确定性，实现快速、高精度的姿态跟踪。
图5 本文方法针对不同构型飞行阵列的控制效果图
未来展望
在未来的研究中，我们将充分利用模块化可重构飞行阵列的变构型、变负载和执行器冗余的特点，深入探讨其在空中分离与拼接、主被动故障冗余与执行器调度和能量管理与优化等相关方向关键理论问题，并推广至高原不规则刚性负载运输和异构飞行阵列群的协同、重组与编队问题的应用研究。
作者及团队
杨健全，昆明理工大学机械电子工程专业硕士研究生，研究方向包括模块化可重构飞行阵列设计、非线性控制等。
杨春曦，昆明理工大学教授，2009年博士毕业于华中科技大学，主要研究方向包括无人系统设计与控制、机器学习和智能控制等。
张秀峰，昆明理工大学讲师，2022年博士毕业于北京理工大学，主要研究方向包括无人系统设计与控制、多智能体协同与控制等。
那靖，昆明理工大学教授，云南省智能系统与应用重点实验室主任，先后担任IEEE Transactions on Industrial Electronics and the Neurocomputing副主编、2019年数据驱动控制和学习系统会议组织委员会主席、2017年辨识、建模与控制国际会议程序委员会主席等职务，曾获the third IFAC International Conference on Intelligent Control and Automation Science最佳应用论文奖（2013）和首届钱学森论文奖（2017）等奖项，主要研究方向包括智能自适应控制和非线性控制。
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