容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略；首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性，学习结果后，将该神经网络作为控制器对系统实验控制，对一个具体的线性控制在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器，而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性。     

基于T-S模糊模型的自适应重构控制

针对建模误差,外界干扰及操作故障等因素对重构控制的影响,提出了一种基于T-S模糊模型的自适应重构控制方案。整个方案基于模糊T-S模型,在与神经网络的学习能力相结合后,使模糊控制器能自动调整它的隶属度函数,为模糊控制器增加了相当的灵活性,可重构的控制律又使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,可以有效地补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真结果表明了所提出的方法的有效性。     

一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪

研究一类非线性Markov跳跃系统的自适应跟踪问题．首先给出了定性描述该系统跟踪控制器的充分条件，然后给出了在系统不确定情况下的自适应跟踪控制律．最后通过一个数值算例说明了所设计的自适应跟踪控制律的性能．     

风冷制冷机组的多变量模糊控制研究

针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性，采用模糊控制与神经网络相结合的方法，提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器，在控制过程中通过采样数据在线学习，调整网络结构，产生模糊控制规则并调整规则的参数，使得控制器具有模糊控制的特点，又有神经网络学习的能力．通过对风冷制冷机组控制试验的结果表明，该控制器能够达到同时控制蒸发压力和过热度的目的．     

基于增益调度PID的四旋翼无人机主动容错控制

针对悬停状态下四旋翼无人机的执行机构故障,提出基于插值增益调度PID的主动容错控制方法,并在四旋翼无人工具实验平台上验证。首先根据不同故障率建立了故障模型集,并通过多模型故障诊断算法估计出故障的大小和时间。然后根据所估计出的故障大小,将控制律切换到相应故障情况下的控制律,实现对不同执行机构故障率的容错。最后在无人飞行工具实验平台上验证,飞行试验结果表明,与单纯的PID控制器相比,以插值增益调度PID为实现形式的主动容错控制方法可以使飞行器的容错性能有效提升。     

多缸液压机的自适应容错滑模控制分配

针对一类多缸液压机提出了一种基于滑模的自适应容错控制分配方法.该方法不仅考虑了单一执行器的故障问题,而且可以满足执行器同时发生故障时控制系统的性能要求.当某一个液压缸发生故障时,控制分配部分采用容错控制分配方法在健康的液压缸之间对故障进行补偿;当液压缸同时发生故障时,针对虚拟控制量存在误差的问题,采用在线自适应控制方法调整高层滑模控制器的控制增益,在消除虚拟控制误差的同时,保持了闭环系统的稳定性.仿真实验表明:所提出的控制器与未考虑容错性能的控制器相比具有更好的控制性能,在液压缸分别出现局部或全局故障的情况下,皆表现出较强的鲁棒性.     

主动悬架非线性滑模容错控制研究

以1/4车非线性主动悬架模型为研究对象,针对未知的作动器故障,提出了一种滑模容错控制方法。选取合适的滑模面,以保证悬架系统的隔振性能。在无需掌握系统的非线性及作动器故障信息的前提下,基于Lyapunov稳定性理论设计滑模容错控制律,使其切换增益能实现自适应调节以消除故障影响。最后,通过理论推导证明了该控制律能够满足悬架系统的硬约束要求。仿真结果表明,基于容错控制律设计得到的主动悬架系统,在作动器出现故障的情况下,有效改善车辆乘坐舒适性,体现出了较好的容错性。     

基于小波神经网络的自适应控制器设计

针对一类未知非线性系统,设计了一种基于小波神经网络的自适应控制器,并提出了一种适合在线学习的参数混合训练算法。根据离线和在线学习系统的特性,得到小波神经网络控制器的初始参数,使用混合训练算法在线修正控制律,实现了自适应控制。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

基于广义内模控制的时滞系统主动容错控制设计

为了提高动态系统的可靠性,研究了多状态时滞系统的主动容错控制.给出了基于广义内模控制设计的容错控制器设计方法.该容错控制器由两部分构成,分别针对系统的性能和鲁棒性.只有当系统发生故障时,控制器中针对鲁棒性(容错性)的部分才会起作用,从而保证系统在没有故障时具有尽量好的性能,而当故障发生后具有客错功能.通过一个仿真算例,验证了方法的有效性.     

含控制分配的积分滑模主动容错控制方法

针对重构故障不匹配情况下的多操纵面飞机控制问题,提出了一种基于控制分配的积分滑模主动容错方法. 采用一种新的在线控制分配律简化了滑模控制律设计,设计了积分滑模控制律以保证指令重分配时系统的稳定性,在重构故障匹配和不匹配情况下,推导并证明了含控制分配律的系统整体闭环稳定性. 仿真结果验证了所设计控制器的性能,有效实现多操纵面飞机的快速平稳控制.      

漂浮基空间机器人固定时间收敛主动容错控制

针对载体位置不控、姿态受控的空间机器人存在执行机构存在失效及偏置故障的轨迹跟踪问题,设计了基于固定时间收敛的主动容错滑模控制算法。首先结合拉格朗日法推导出了包含力矩偏置及力矩失效故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为消除故障对系统稳定性的影响,引入扩张状态观测器,以实现对故障的动态观测,并在此基础上设计基于固定时间收敛滑模控制器以实现主动容错控制。所提方法具备收敛时间与系统初始状态无关,仅需调节控制参数即可保证系统轨迹在固定时间内收敛的优点。最后通过仿真验算,仿真结果表明所提算法能对故障进行精确观测并在失效故障和偏置故障发生条件下保证系统轨迹精确跟踪及稳定控制,同时相较于其他算法所提算法收敛时间更短,稳态误差更小以及拥有出色的故障观测能力和更强的容错控制能力。     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

时变采样网络控制系统的容错控制器设计

研究了具有时变采样周期的网络控制系统在执行器故障时的容错控制器设计问题.首先,将时变采样周期的不确定性转化成系统结构参数的不确定性,建立了时变采样周期网络控制系统的离散模型;在此基础上,设计了状态反馈容错控制器,保持闭环网络控制系统稳定并满足给定的LQR性能指标,该控制器参数通过求解线性矩阵不等式(LMIs)得出.最后,通过实例阐述了上述设计过程,仿真结果证明:此方法是有效的.     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

基于小波变换的神经网络容错控制研究

提出了一种基于小波变换的网络容错控制器,并把该容错控制器嵌入正常控制系统中.基于小波变换的故障检测器实时进行检测,无故障时采用常规控制器;检测出有故障发生时,就激活容错控制器自动替代原控制器,维持系统的正常运行,并进行了仿真试验.     

基于模糊学习方法的非线性系统智能容错控制

提出了一种基于自适应模糊逻辑学习方法的非线性系统智能容错控制方案.整个控制方案集自适应模糊控制器、监督控制器和调节控制器为一体,是一个功能强大的控制体系结构.仿真结果表明:提出的控制方案能有效地识别和调节非线性系统的未知错误,而且控制系统在不确定或错误的情况下具有稳定性和鲁棒性.     

一类不确定非线性系统主动容错控制

针对一类不确定非线性系统,提出一种新的主动容错控制策略。该策略可以根据系统的运行状态实现切换控制,当系统无故障时,系统切换至常规状态反馈控制,保证系统稳定的同时且具有一定的鲁棒性能;当系统发生故障时,切换至主动容错控制,利用RBF神经网络在线逼近故障模型,同样保证系统鲁棒渐近稳定性。仿真示例表明,系统对不确定性具有较好的鲁棒性,同时对故障可以进行较好的重构,从而验证了设计方法的有效性。     

基于数据采样的混沌容错同步控制方法

针对含有故障的混沌系统,利用非线性系统Euler近似离散化方法,将采样控制系统转换为离散时间系统,并针对控制器容易出现的一类故障建立数学模型,设计故障观测器,进而给出了容错同步控制器的设计方法以及误差系统渐近稳定的充分条件,有效地实现两个混沌系统的同步.所设计的控制器增益可以通过Matlab提供的线性矩阵不等式(LMI)工具箱来求解.数值仿真实现了两个蔡氏电路的同步,并通过与文献算法的对比,验证了所设计采样同步控制器的有效性和容错能力.     

飞机纵向姿态传感器故障鲁棒容错控制

通过研究飞机纵向受力,建立了飞机在高空定速巡航过程的纵向运动模型.针对飞行过程中可能出现的传感器故障和系统参数摄动,考虑跟踪控制问题,利于跟踪误差对系统模型进行增广,在构建状态观测器的基础上,设计了飞机纵向姿态传感器故障鲁棒容错控制器.仿真结果表明,当传感器发生故障时,飞机系统能够迅速稳定,具有满意的稳态和动态性能以及良好的鲁棒性.