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本书重点针对无人机及其编队系统在执行对无人机安全性具有很高要求的任务过程中控制领域的科学问题，为解决故障诊断鲁棒性不足、容错控制精度与智能化程度不高及对故障和干扰估计误差的自适应能力不足等问题，提出针对存在系统建模误差、外部环境干扰和故障估计误差等多源扰动的情况下，无人机智能故障诊断与自适应安全制导控制技术的新方法，可使无人机具备在线监测与故障调节功能，并能在故障情况下自主智能地做出反应，实现对故障的自愈功能，以保证任务的完成及无人机的安全，进一步提升无人机的智能化程度和环境适应性。主要内容包括闭环无人机系统智能诊断方法、自适应滑模容错控制、过驱动无人机容错控制分配、多源扰动复合抗扰控制、多无人机协同规划与制导、故障与输入饱和下多无人机协同控制。

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  第1章 绪论 001
  1.1 研究背景及意义 001
  1.2 国内外研究现状和发展趋势 005
  1.2.1 无人机智能故障诊断技术 005
  1.2.2 无人机自适应安全控制 008
  1.2.3 多无人机安全制导与控制技术 012
  1.3 小结 021
  参考文献 021
  第2章 模型不确定条件下闭环无人机系统智能故障诊断方法 029
  2.1 四旋翼无人机模型 029
  2.2 故障诊断方法 031
  2.2.1 基于严重程度评估的故障诊断方法 031
  2.2.2 循环神经网络 032
  2.2.3 循环神经网络学习算法 033
  2.3 仿真结果 036
  2.3.1 执行器故障 036
  2.3.2 循环神经网络的构建 037
  2.3.3 学习阶段 038
  2.3.4 故障诊断案例研究 038
  2.4 实验结果 040
  2.4.1 实验设置描述 040
  2.4.2 真实飞行故障诊断结果 041
  2.5 小结 043
  参考文献 043
  第3章 基于音频信号的无人机故障诊断方法 045
  3.1 概述 045
  3.2 预备知识 045
  3.2.1 傅里叶变换 045
  3.2.2 短时傅里叶变换 047
  3.3 音频数据集的获取和预处理 052
  3.3.1 音频信号的获取 052
  3.3.2 对音频信号进行预处理 054
  3.4 语谱图的获取和融合 056
  3.4.1 STFT语谱图 056
  3.4.2 Mel语谱图 057
  3.4.3 特征图的融合 058
  3.5 对音频信号进行故障诊断实验 059
  3.5.1 选取的网络模型 059
  3.5.2 注意力机制的引入 061
  3.5.3 实验结果与分析 061
  3.6 小结 063
  参考文献 063
  第4章 基于趋近律的鲁棒滑模控制 065
  4.1 概述 065
  4.2 系统建模 065
  4.3 基于趋近律的滑模控制策略设计 069
  4.3.1 基于趋近律的滑模控制策略设计 069
  4.3.2 自适应滑模容错控制策略设计 072
  4.4 仿真实验验证 075
  4.5 小结 085
  第5章 过驱动垂直起降无人机自适应容错控制分配方法 086
  5.1 预备知识 086
  5.1.1 鸭式旋转机翼无人机建模 086
  5.1.2 问题描述 090
  5.2 自适应容错控制策略 091
  5.2.1 具有模型不确定性的自适应滑模控制器设计 091
  5.2.2 具有模型不确定性与执行器故障的自适应容错控制策略设计 095
  5.3 仿真结果与讨论 097
  5.4 小结 103
  参考文献 103
  第6章 自适应复合抗干扰控制 104
  6.1 概述 104
  6.2 问题描述 104
  6.2.1 无人机动力学建模 104
  6.2.2 系统方程 106
  6.3 概述 107
  6.3.1 基准滑模控制器设计 108
  6.3.2 神经网络自适应控制器设计 109
  6.3.3 基于干扰观测器的神经网络自适应控制器设计 111
  6.4 仿真实验验证 113
  6.5 飞行实验验证 119
  6.6 小结 120
  第7章 基于凸优化算法的多无人机协同制导 121
  7.1 凸优化理论基础 121
  7.1.1 凸优化问题 121
  7.1.2 算法求解 122
  7.2 基于凸优化算法的多无人机协同制导 124
  7.2.1 多无人机协同制导的非凸模型 124
  7.2.2 多无人机协同制导模型凸化 126
  7.2.3 求解多无人机协同制导问题 133
  7.2.4 仿真实验 135
  7.3 小结 138
  参考文献 138
  第8章 多无人机协同规划方法关键技术研究 140
  8.1 概述 140
  8.2 问题描述 140
  8.3 基于长机僚机法的编队队形航迹规划 142
  8.3.1 多无人机队形约束 142
  8.3.2 基于相对位置的长机僚机法 144
  8.3.3 基于动态窗口法的多无人机航迹规划 151
  8.4 多无人机规划仿真实验 152
  8.4.1 多无人机编队队形变换仿真 153
  8.4.2 障碍物环境下多无人机编队队形变换仿真 155
  8.5 小结 157
  参考文献 157
  第9章 输入饱和下多无人机连通性保持控制 160
  9.1 问题描述 160
  9.1.1 动力学建模 160
  9.1.2 通信模型 161
  9.1.3 控制目标 162
  9.1.4 相关引理 163
  9.2 控制器设计 164
  9.2.1 有界驱动的位置控制协调控制器设计 165
  9.2.2 姿态控制器设计 168
  9.3 数值仿真 171
  9.3.1 五架无人机的仿真 171
  9.3.2 与相关文献的比较 175
  9.4 小结 177
  参考文献 177
  第10章 可恢复故障下多无人机连通性保持控制 179
  10.1 可恢复通信故障描述 179
  10.2 问题描述 180
  10.2.1 动力学建模 180
  10.2.2 通信建模 182
  10.2.3 控制目标 182
  10.2.4 相关引理 183
  10.3 势函数法 184
  10.4 基于势函数的多无人机连通性保持控制器设计 185
  10.4.1 基于势函数的位置控制器设计 186
  10.4.2 基于滑模控制的姿态控制器设计 193
  10.5 可恢复故障下多无人机集群连通性保持控制方法仿真模拟 196
  10.6 小结 205
  参考文献 205