测量时滞系统的故障诊断和动态自修复控制

研究含有测量时滞的线性系统的故障诊断和自修复控制问题.提出了一种测量时滞系统基于降维状态观测器的故障诊断方法.通过构造含有故障状态的增广系统并进行增广系统测量时滞的无时滞转换,将测量时滞系统的故障诊断问题转化为无时滞增广系统的状态观测问题.通过构造增广系统的降维状态观测器,设计了在线诊断故障的故障诊断器.利用故障诊断的结果,设计了故障的动态自修复控制律使系统在故障情况下能够正常运行.最后,通过一个仿真算例来验证本文所提出的方法的可行性和有效性.     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

基于主导子系统的非线性系统鲁棒故障诊断

针对非线性不确定系统的故障诊断问题,提出了一种基于主导子系统的自适应模糊观测器设计方法。利用主导子系统的观测器增益矩阵进行模糊观测器的设计,并推导出了系统状态估计误差有界的条件以及故障估计所要满足的自适应算法。另外,考虑到系统带有建模不确定,对故障检测的鲁棒性和灵敏度进行了分析。给出的仿真示例说明所提出的方法是有效的。     

Super-twisting扩张状态观测器在四旋翼飞行器故障重构中的应用

针对四旋翼飞行器姿态控制系统的故障重构问题,提出一种基于super-twisting算法的扩张状态观测器,以扩张状态的形式对飞行器执行机构故障进行直接估计,同时实现了旋翼增益故障的故障隔离与精确重建。为抑制外部扰动对观测器稳定性的影响,一般需要将观测器的增益设置较大,但同时会引发噪声扩展问题。因此引入了观测器参数的自适应调整算法,在保证观测器稳定收敛的同时降低了噪声对故障重构精度的影响。此外,基于李雅普诺夫方法证明了滑模观测器的渐近收敛特性,并通过数值仿真验证了观测器对故障重构的有效性。仿真结果表明所构建的故障观测器能够迅速地对执行机构故障做出反应，并在外界扰动存在的情况下对故障程度实现准确估计。     

Super-twisting扩张状态观测器在四旋翼飞行器故障重构中的应用

针对四旋翼飞行器姿态控制系统的故障重构问题,提出一种基于super-twisting算法的扩张状态观测器,以扩张状态的形式对飞行器执行机构故障进行直接估计,同时实现了旋翼增益故障的故障隔离与精确重建。为抑制外部扰动对观测器稳定性的影响,一般需要将观测器的增益设置较大,但同时会引发噪声扩展问题。因此引入了观测器参数的自适应调整算法,在保证观测器稳定收敛的同时降低了噪声对故障重构精度的影响。此外,基于李雅普诺夫方法证明了滑模观测器的渐近收敛特性,并通过数值仿真验证了观测器对故障重构的有效性。仿真结果表明所构建的故障观测器能够迅速地对执行机构故障做出反应，并在外界扰动存在的情况下对故障程度实现准确估计。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于自适应超螺旋观测器的空间机械臂鲁棒故障诊断

针对空间机械臂系统执行器鲁棒故障诊断问题,提出一种基于改进的自适应超螺旋观测器故障诊断方法。为抑制复杂空间环境引起的外部干扰对故障诊断结果的影响,在经典超螺旋观测器的基础上引入观测器参数自适应调整算法,同时解决观测器参数过估计问题与噪声扩展问题。此外,引入小于1的分数幂和线性比例项来提高观测器的平滑性和快速性,进一步改善故障诊断效果。基于Moreno-Lyapunov函数算法分析了观测器的有限时间稳定性,证明了观测器的估计误差可以在有限时间内收敛至包含原点的邻域内,提出残差生成方法并设计了基于自适应阈值的故障诊断策略。最后,结合小行星采样空间三连杆机械臂算例,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

部分转移概率未知的Markov跳变系统鲁棒故障检测

针对部分转移概率未知的Markov跳变系统,研究了其鲁棒故障检测问题,设计了该系统的线性全阶鲁棒故障检测观测器。将自由连接权矩阵引入鲁棒故障检测观测器系统进行证明推导,极大地降低了固定连接权矩阵带来的保守性。通过构造Lyapunov函数,推导得出一系列线性矩阵不等式以确保鲁棒故障检测观测器系统随机渐近稳定。在此基础上,证明并给出了观测器存在的充分条件。进一步,优化所设计的观测器。数值仿真表明,所设计的鲁棒故障检测观测器不仅对故障具有较高的灵敏度,而且能确保对未知干扰输入有较强的鲁棒性。     

基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构

针对一类非线性函数中耦合执行器故障的非线性动态系统, 提出一种基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构方法, 通过引入比例项提高故障重构的快速性。首先, 将执行器故障进行解耦处理并构建包含传感器故障的增广系统。然后, 综合H_∞性能指标给出状态估计误差的稳定性证明。接着, 将观测器增益矩阵的求解转化为受线线矩阵不等式约束的非线性优化问题, 并实现执行器故障和传感器故障的多故障重构。最后, 结合单关节柔性机器人算例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

基于神经网络的反步自适应大机动飞行控制

针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种基于全调节神经网络的反步自适应控制方法。飞机模型不确定部分由全调节径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络在线补偿,控制律及神经网络参数自适应律由反步法回馈递推得到,并利用一种自适应参数策略的混沌粒子群算法优化控制器固定参数,改善动态性能,最后通过加权伪逆控制分配方法得到最终控制信号。仿真结果表明：在较大的模型气动参数不确定及控制增益矩阵未知时,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机大机动指令飞行,神经网络参数估计误差指数收敛到有界紧集,系统具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。     

自适应重置观测器设计方法

为了提高控制系统状态估计的快速性并保证其准确性,将重置控制的思想引入观测器设计,即当观测器满足预先设定的重置条件时将其状态进行重置,提出了一种新型自适应重置观测器设计方法。重置观测器能够克服线性反馈方式的内在局限性,可实现同时降低估计误差的超调量与调节时间。首先对重置积分项引入自适应参数,并基于过零重置条件设计自适应重置观测器。对于含有重置项的自适应观测器,通过基于Lyapunov函数的方法对其进行稳定性分析,并整理成线性矩阵不等式的形式,使得设计过程更为简便、易于实现。最后通过与比例积分观测器进行比较,验证了所提方法的有效性与优越性。     

Backstepping-based active fault-tolerant control for a class of uncertain SISO nonlinear systems

Active fault-tolerant control is investigated for a class of uncertain SISO nonlinear flight control systems based on the adaptive observer, feedback linearization and backstepping theory. Firstly an adaptive observer is constructed to estimate the fault in the faulty system. A new fault updating law is presented to simplify the assumption conditions of the adaptive observer. The asymptotical stability of the observer and the uniform ultimate boundedness of the fault estimation error are guaranteed by Lyapunov theorem. Then a backstepping-based active fault-tolerant controller is designed for the faulty system. The asymptotical stability of the closed-loop system and uniform ultimate boundedness of the tracking error are proved based on Lyapunov theorem. The effectiveness of the proposed scheme is demonstrated through the numerical simulation of a flight control system.     

基于未知输入观测器方法的非线性切换系统故障检测

基于非线性未知输入观测器方法对一类离散时间非线性切换系统的故障检测问题进行了研究。给出了两种不同结构的非线性未知输入观测器。针对每一种观测器都考虑了两种切换信号:任意时间切换信号和满足平均驻留时间的切换信号。在任意切换信号下,使用了切换Lyapunov函数的方法来设计非线性未知输入观测器的参数;在满足平均驻留时间切换信号下,使用了多Lyapunov函数方法进行观测器参数的设计。然后利用已知的非线性未知输入观测器,得到残差生成器,进而实现故障检测。通过数值仿真例子,验证了故障检测方法的有效性。     

基于跳变参数估计的故障诊断方法

本文讨论研究了系统跳变参数估计的故障诊断方法。利用卡尔曼滤波法检测及估计跳变参数,从而减少了系统模型参数辨识的计算量。通过选择跳变模型参数集、非跳变模型参数集以及基于知识的方法,减少方程p=f~(-1)(θ)的待求变量数量,提高了故障定位速度。用广义Newton—Raphson方法求解故障定位方程,保证了较高的故障定位精度。     

基于LMI的不确定系统鲁棒故障检测观测器设计

针对系统模型同时具有未知输入扰动和模型不确定性,提出了一种鲁棒故障检测观测器的设计方法。在不考虑系统模型误差的情况下,为降低设计的保守性,利用描述残差对故障灵敏度的H-指数和表示残差对未知输入鲁棒性的H∞范数以及一种新的迭代线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)算法解决H∞/H-的优化问题,设计了参考残差模型和自适应门限,并将观测器设计转化为LMI表述的标准H∞模型匹配问题,减小故障检测过程中误报、漏报率。仿真结果表明,设计的故障检测观测器对故障的灵敏度高,对不确定因素的鲁棒性强。     

非线性微分〖CDF*2〗代数系统的自适应状态观测器设计

针对非线性微分-代数系统,给出了可观性判据,提出了基于非线性微分-代数方程的自适应状态观测器设计方法。根据状态观测器工作点变化在线配置极点,获得合适的观测器的反馈增益阵,保证观测器在大范围内稳定工作。理论分析了存在模型误差时观测器的鲁棒性,证明如果模型稳态无差,观测器也是稳态无差的。以化工过程中的典型微分-代数系统为例,仿真结果证明了用该方法设计的观测器能够稳定收敛到状态真值,具有较好的动态性能。