This article handles the issue of fault-tolerant control of a quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) in the existence of sensor faults. A general non-linear model of the quadrotor is presented. Several non-linear Kalman filters namely, the extended Kalman filter, the unscented Kalman filter and the cubature Kalman filter (CKF) are utilized to estimate the states of the quadrotor and to compare the estimation performances. Some flight scenarios are simulated, and the simulation results show that the CKF has the smallest estimation error as expected in theory. Control of the quadrotor heavily depends on the measured values received from sensors. Therefore, the control system requires fault-free sensors. However, small quadrotors and UAVs are mostly equipped with low-cost and low-quality sensors, and hence, they may fail to indicate correct measurement values. If the sensors are faulty, then the control system itself should be actively tolerant to sensor faults. Measurements of these kinds of sensors suffer from bias and external noise due to temperature variations, vibration and other external conditions. Since the bias is one of the very common faults in these sensors, a sensor bias is taken into consideration as a fault and occurs abruptly at a certain time and continues throughout the considered scenarios. By using the residual signals generated by the non-linear filters, sensor faults are detected and isolated. Then, two different methods are proposed for removing the effects of faults and achieving active fault–tolerant control. The effectiveness of the presented two techniques is shown in the simulations.

本文解决了存在传感器故障的四旋翼无人机（UAV）的容错控制问题。提出了一般的四旋翼非线性模型。利用几个非线性卡尔曼滤波器，即扩展卡尔曼滤波器，无味卡尔曼滤波器和库卡曼滤波器（CKF）来估计四旋翼的状态并比较估计性能。对一些飞行场景进行了仿真，仿真结果表明，CKF的估计误差符合理论上的预期。四旋翼的控制很大程度上取决于从传感器接收到的测量值。因此，控制系统需要无故障传感器。但是，小型四旋翼和无人飞行器大多配备了低成本和低质量的传感器，因此，它们可能无法指示正确的测量值。如果传感器有故障，则控制系统本身应主动容忍传感器故障。由于温度变化，振动和其他外部条件，此类传感器的测量会受到偏压和外部噪声的影响。由于偏置是这些传感器中非常常见的故障之一，因此将传感器偏置视为故障，并在特定时间突然发生，并在整个考虑的场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。那么控制系统本身应该主动容忍传感器故障。由于温度变化，振动和其他外部条件，此类传感器的测量会受到偏压和外部噪声的影响。由于偏置是这些传感器中非常常见的故障之一，因此将传感器偏置视为故障，并在特定时间突然发生，并在整个考虑的场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。那么控制系统本身应该主动容忍传感器故障。由于温度变化，振动和其他外部条件，此类传感器的测量会受到偏压和外部噪声的影响。由于偏置是这些传感器中非常常见的故障之一，因此将传感器偏置视为故障，并在特定时间突然发生，并在整个考虑的场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。由于温度变化，振动和其他外部条件，此类传感器的测量会受到偏压和外部噪声的影响。由于偏置是这些传感器中非常常见的故障之一，因此将传感器偏置视为故障，并在特定时间突然发生，并在整个考虑的场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。由于温度变化，振动和其他外部条件，此类传感器的测量会受到偏压和外部噪声的影响。由于偏置是这些传感器中非常常见的故障之一，因此将传感器偏置视为故障，并在特定时间突然发生，并在整个考虑的场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。传感器偏差被视为故障，并在特定时间突然发生，并在所考虑的整个场景中持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。传感器偏差被视为故障，并在特定时间突然发生，并在所考虑的所有情况下持续存在。通过使用非线性滤波器生成的残留信号，可以检测并隔离传感器故障。然后，提出了两种不同的方法来消除故障影响并实现主动的容错控制。仿真显示了所提出的两种技术的有效性。