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四旋翼无人机是一种具有六自由度,可垂直起降的无人飞行器。其机动性强、稳定性高、操作简单等特点使其在民用领域、军事领域都备受青睐,表现出了极强的使用价值。但四旋翼无人机是一个典型的具有强耦合性、欠驱动、非线性、易受外界环境干扰的系统,这使得很难对其进行精确建模,因此针对四旋翼无人机的控制(姿态、位置等)变的相对困难。本文设计四旋翼无人机姿态控制算法,并分别在系统参数摄动与外部变力矩干扰的条件下进行仿真实验,验证所提出算法的正确性与有效性。本文研究的主要内容包括:(1)四旋翼无人机动力学模型的建立。首先对四旋翼无人机的系统结构与飞行原理进行了分析,选用欧拉角作为姿态的描述方式,推导出载体坐标系到地面坐标系的坐标转换矩阵。最后根据欧拉动力学方程与质心运动定理推导出四旋翼无人机的全状态非线性方程,并在假设条件下进行了简化。(2)四旋翼无人机姿态反步自适应控制。采用基于Lyapunov稳定判据的反步法设计四旋翼无人机姿态控制器,并在反步法中加入自适应控制律,动态的估计模型误差与外部干扰,增加系统鲁棒性。最后通过仿真实验验证其有效性。结果表明,当受到外部变力矩干扰时跟踪误差较大,其余时间控制性能较好。(3)四旋翼无人机姿态反步滑模控制。将反步控制与滑模控制相结合设计四旋翼无人机姿态控制器,滑模控制可以迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动,这样可以更好的解决系统参数摄动与外部干扰时系统的控制问题,增加了系统的鲁棒性。结果表明,当系统受到参数摄动与外部力矩干扰时,解决了反步自适应控制精度的问题,但该控制存在“抖震”的问题。(4)基于L2鲁棒自适应的四旋翼无人机姿态控制。根据四旋翼无人机的数学模型,运用反步法推导出L2鲁棒控制器,并将L2鲁棒控制与自适应控制相结合,自适应可动态估计外部干扰,增强了系统的鲁棒性。针对L2鲁棒自适应控制参数较多的问题,本文设计适应度函数,采用改进差分进化算法,对控制器参数进行离线优化。结果表明,当系统受到参数摄动与外部力矩干扰时,系统鲁棒性较强,很好的解决了上述两种方法存在的问题。本文建立了四旋翼无人机的非线性模型,设计四旋翼无人机的姿态控制器,为四旋翼无人机的未来研究提供了理论基础。