【Matlab】无人机连续故障自适应补偿算法一、引言四旋翼无人机凭借机动灵活、垂直起降、成本低廉等优势，广泛应用于电力巡检、低空测绘、应急救援、农林作业、城市安防等各类民用与工业场景。在长时间持续飞行、高频次作业、复杂气流环境运行过程中，无人机旋翼电机老化、电调响应衰减、机械磨损、电压跌落等问题频发，极易产生连续渐进式故障。区别于瞬时突发故障，连续故障具备时序累积、渐进恶化、多阶段叠加、隐蔽性强的特征，具体表现为旋翼推力持续衰减、力矩偏置逐步增大、执行器效率连续下降等，是无人机长时间作业失稳、航迹漂移、姿态失控的核心诱因。传统无人机容错控制多针对单一时点突发故障设计，仅能对固定故障幅值、突变失效工况进行被动补偿，无法适配连续时变、渐进恶化的故障特性。当无人机出现多阶段连续故障时，固定容错参数无法跟随故障程度动态更新，补偿量无法匹配实时故障偏差，会导致姿态误差持续累积、控制震荡加剧、容错失效，最终引发飞行失稳、坠机等安全事故。常规PID控制、固定滑模控制等算法对连续渐变故障的辨识能力弱、补偿滞后，难以满足长时作业无人机的持续容错需求。自适应补偿控制是解决无人机连续时序故障的核心技术，依托在线参数辨识与自适应更新机制，无需提前预知故障变化规律，可实时跟踪故障渐进恶化过程，动态修正控制补偿量，实现故障的持续精准抵消。相较于传统被动容错算法，自适应补偿算法具备时序适配性强、无需故障先验模型、可适配连续时变故障、稳态精度高等优势，且计算量小、适配嵌入式飞控实时运行，完美契合无人机长时飞行连续故障容错需求。为解决无人机连续渐进故障下容错滞后、补偿失准、误差累积的工程痛点，本文开展无人机连续故障自适应补偿算法研究。首先剖析无人机连续故障的时序演化机理与失效特征，建立多阶段连续执行器故障统一数学模型，设计基于在线辨识的自适应故障补偿控