基于多模型方法的自适应卡尔曼滤波

针对一类观测噪声统计特性未知的离散时间系统设计一种多模型自适应卡尔曼滤波器。基于多个不同的固定观测噪声协方差阵建立多个固定模型卡尔曼滤波器,将多个固定模型卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器。针对每一个滤波器建立一个基于输出误差的指标切换函数,每一个采样时刻将指标切换函数取得最小值的滤波器的状态估计值切换为系统的当前状态估计值。仿真结果表明,与常规的自适应滤波器相比,此方法可以极大地改善滤波器的滤波效果。     

具有异步时延的网络化控制系统故障检测

针对具有异步信号时延的离散系统，研究了在异步时延下基于观测器的故障检测及其设计问题。首先提出了一个存在异步时延下系统的故障检测模型，该模型保持了系统的定常性和时不主特性。同时在此模型上构造了异步时延系统的状态观测器，并依据系统观测误差通过合理地选择湮灭加权矩阵的方法构建了频域内的故障检测残差发生器。最后通过一个摆式列车试验模型的仿真检验了设计方法的有效性。     

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。     

基于干扰观测器的再入飞行器切换多胞控制

针对再入飞行器飞行包线跨度大,系统不确定性及强干扰的特点,提出了一种基于干扰观测器的切换多胞控制方法。将再入飞行器建模为切换多胞系统,并将系统中的不确定项和干扰项等价为复合干扰。提出基于自适应Super-Twisting算法的干扰观测器对系统复合干扰进行估计,并在控制器设计中进行补偿,抑制复合干扰对系统的影响。利用Lyapunov函数方法证明了考虑复合干扰情况下闭环切换多胞系统全包线内的稳定性。数值仿真结果表明,该方法对于系统不确定和干扰具有较强抑制效果,能够实现对指令信号的精确跟踪。     

基于未知输入滤波器的过驱动系统故障诊断方法

过驱动系统由于执行器间的冗余性导致故障往往具有严重的耦合性,从而给故障的分离带来很大困难。针对过驱动系统的执行器乘性故障,提出了一种基于未知输入滤波器的故障诊断方法。首先,提出了一种新的未知输入滤波器结构,设计方便。然后,将指定执行器的故障看作未知输入,通过一组结构化残差来实现故障分离,并在此基础上,提出了一种故障估计方法。最后,通过ADMIRE飞行器的近似线性化模型仿真验证了所提方法的有效性。     

一种基于混合系统滤波器的NCS系统故障诊断方法

针对一类具有随机传输时滞的网络化控制系统,在考虑时滞无界的情况下(最坏网络传输),提出了一种基于故障检测滤波器的故障诊断方法。首先,为了处理系统的内采样特性,根据混合系统理论设计了一种基于观测器的混合系统故障检测滤波器(FDF);利用多目标优化技术,将故障检测滤波器的设计问题转化为一类优化问题,并借助线性矩阵不等式方法给出了该优化问题的时滞独立解。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于RMMAC的集成主动容错飞行控制

针对主动容错飞行控制系统设计问题,提出一种基于改进鲁棒多模型自适应控制(robust multiplemodel adaptive control,RMMAC)的故障检测与控制重构集成设计方法。建立了飞行器传感器和执行器故障的数学模型,介绍了改进鲁棒多模型自适应控制算法的结构和实现步骤。某无尾飞机重构飞行控制的仿真结果表明,在执行器故障情况下,基于改进RMMAC的集成主动容错飞行控制系统能够快速准确地辨识故障,并依据故障信息更新局部控制器权值,实现控制重构,提高了飞机可靠性、安全性和生存能力。     

多传感器异步关联航迹的融合

异步航迹融合是多传感器多目标跟踪系统的一个重要问题。由于多传感器的采样速率和通信延迟不同,因此为了提高跟踪精度和准确性,融合中心必须进行异步目标航迹融合。在分布式模式下,基于各传感器在Kalman滤波器输出本地目标航迹的基础上,提出了一种融合误差均方差矩阵的迹最小意义下的异步目标航迹融合算法。给出了具体的实现步骤。仿真实验结果表明,这种融合方法是有效的。     

基于状态转换的顺序式异步数据融合算法

针对现有基于伪量测的异步融合算法存在的实时性差、融合时刻中心处理器计算负荷大以及引入噪声等相关问题,提出一种新的基于状态转换的多传感器顺序式异步融合算法。新算法通过连续系统离散化获得融合周期内各采样点同融合时刻之间状态的动态关系,并利用该关系来建立相邻两个采样时刻间符合标准Kal-man滤波条件的状态递归方程以及相应的测量方程,然后通过执行顺序Kalman滤波来实现异步数据融合。详细推导了融合算法的具体形式,并通过理论分析和计算机仿真证明了该算法不仅能避免现有基于伪量测的异步融合算法所存在的诸多问题,而且能获得更好的跟踪性能。     

高超声速飞行器切换多胞系统自适应跟踪控制

针对保证大包线稳定飞行的高超声速飞行器轨迹跟踪控制器设计问题,提出了一种多回路切换多胞自适应跟踪控制方案。基于运动模态在频率上存在显著的时标分离特性,将高超声速飞行器的状态分成内外回路进行设计,考虑到干扰及外回路对内回路的不确定影响,采用增益调度与自适应控制结合的方法设计了内外回路控制器。该方法解决了将该飞行器切换多胞系统作为整体设计时无法综合出保证全局稳定控制器的问题,并且降低了控制器设计的复杂性。仿真结果表明,闭环跟踪系统在工作包线内具有良好的动态响应品质与稳态跟踪性能,从而验证了控制方案的有效性。     

一类参数不确定非线性系统的故障检测与重构

飞行器在全包络上表现出明显的气动参数不确定性,以某无人机纵向模型为研究对象,提出一种不确定参数在线估计的自适应观测器故障重构方法。首先,将系统状态方程描述为一类带时变参数的仿射非线性结构,在参数增广系统能观性分析基础上,采用增广容积卡尔曼滤波(augmented cubature Kalman filter, ACKF)算法实现气动参数在线估计,以克服鲁棒性死区故障检测方法的保守性,提高检测灵敏度。其次,将所估计参数用于自适应观测器设计,由于Lie导数分析方法保证了对象系统的能观性,故系统不必满足文献方法中的特定规范形式;在此基础上,给出了故障检测自适应阈值和故障参数调节律,并分析了估计误差的收敛性。仿真实验表明了所提方法的有效性。     

一种基于串行总线的智能容错飞控计算机系统

从工程技术角度出发,讨论了适用于无人驾驶飞行器的容错飞控计算机系统的实现,给出了基于串行总线的智能容错飞控计算机系统结构,将工作状态检测系统和故障预测技术应用到容错计算机系统中,可在故障发生前采取容错措施,避免故障发生和故障造成的系统失效.给出了总线接口、运算控制单元、A/D转换单元、通讯模块的结构和实现方法,指出利用CPLD和HDL语言进行电路综合具有效率高、测试方便、易修改的特点,应在实践中广泛推广.     

不确定网络化控制系统鲁棒故障检测

针对一类具有未知输入和模型不确定性的网络化控制系统,基于H_∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题.利用输入时滞方法,将含有网络传输时滞和数据丢包的不确定网络化控制系统建模成一类具有双加性状态时滞项的连续系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法分析了新系统的H_∞性能,并将所得结果应用于原系统鲁棒故障检测滤波器的设计,得到了滤波器存在的时滞依赖条件.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.     

NSHV机动目标跟踪的自适应模型算法

临近空间高超声速飞行器具有飞行轨迹多变、机动性强等特点,而周期性的滑跃式飞行是其常用的重要机动形式。将目标加速度建模为时间自相关的随机过程,结合“当前”统计模型的自适应跟踪思想,提出了一种针对临近空间高超声速飞行器机动目标跟踪的模型。采用容积卡尔曼滤波算法分别对单模型和交互式多模型进行了蒙特卡罗仿真分析,结果表明该模型在跟踪临近空间高超声速飞行器时有较好的跟踪精度和适用性。     

Fault Detection for Uncertain Delta Operator Systems with Two-Channel Packet Dropouts via a Switched Systems Approach

This paper utilizes a switched systems approach to deal with the problem of fault detection(FD) for uncertain delta operator networked control systems(NCSs) with packet dropouts and timevarying delays. Uncertainties exist in the matrices of the systems and are norm-bounded time-varying.Two parts of packet dropouts are considered in this paper: From sensors to controllers, and from controllers to actuators. Two independent Bernoulli distributed white sequences are introduced to account for packet dropouts. Then an FD filter is designed under an arbitrary switching law. Furthermore, the sufficient conditions for the NCSs under consideration that are exponentially stable in the mean-square sense and satisfy H∞ performance are obtained in terms of linear matrix inequalities(LMIs), multiple Lyapunov functions(MLF) and average dwell-time(ADT) approach. The explicit expression of the desired filter parameters is given. Finally, a numerical example verifies the effectiveness of the proposed method.     

Practical integrated navigation fault detection algorithm based on sequential hypothesis testing

In detecting system fault algorithms,the false alarm rate and undectect rate generated by residual Chi-square test can affect the stability of filters.The paper proposes a fault detection algorithm based on sequential residual Chi-square test and applies to fault detection of an integrated navigation system.The simulation result shows that the algorithm can accurately detect the fault information of global positioning system(GPS),eliminate the influence of false alarm and missed detection on filter,and enhance fault tolerance of integrated navigation systems.