一种基于RBF网络的多模型的主动容错控制方法

针对某些具有可能故障先验知识的非线性系统,基于RBF网络对系统正常及各种先验故障情形建模,并离线整定出各种故障模式下的控制律,由此建立模型库,进而构建基于多模型切换的主动容错控制系统;系统实时运行时,依据系统性能容忍度指标和模型失配度指标的计算分析,判断系统所处运行模式,进而调用与之匹配的控制律,从而达到对非线性系统主动容错控制的目的。最后将提出的主动容错控制方法应用于系统进行MATLAB仿真,结果表明了方法的有效性。     

基于LS-SVM软传感器的容错控制方法及应用

针对一类非线性系统中传感器卡死、恒增益和恒偏差失效等易发故障,考虑控制系统多存在耦合、非线性、时变、滞后等难以建立精确的解析模型,基于数据驱动技术提出一种软传感器容错控制方法.基于LS-SVM构建了系统软传感器,并利用软传感器的预测输出与实际传感器输出之差获取残差信号;采用SPRT算法进行故障检测,当传感器发生故障时,用LS-SVM软传感器预测输出代替物理传感器的实际输出,从而以软闭环方式实现对传感器故障的容错控制.将所提出的方法应用于一阶水箱液位控制系统,实验结果表明,基于LS-SVM软传感器与SPRT的结合能够可靠及时检测非线性系统中各类传感器故障,而借助于软闭环切换还可对传感器故障实现安全容错.     

一种双故障情形的主动滑模容错控制方法

针对非线性系统发生多故障情形的主动容错控制,利用平衡学习的CMAC神经网络作为故障诊断的手段,在线估计故障函数,用滑模控制算法进行容错控制律的在线重构,实现非线性系统主动容错控制。以一双故障模式为例进行仿真,结果证明所提方法有效。     

局部加权的LS-SVM大气数据组合导航故障检测

针对飞机惯性导航设备发生故障,原容错系统失效,而且一般最小二乘支持向量机(LSSVM)检测算法不能有效处理局部预测的问题,提出一种基于局部加权LS-SVM故障检测法。对LS-SVM进行局部加权处理,用局部加权LS-SVM回归预测滤波器新息,并重构检验统计量,结合ADS/GNSS组合系统进行仿真验证。仿真结果表明:在全局容错系统失效情况下,基于局部加权LS-SVM故障检测法具有良好的预测效果,减少了故障检测时间,降低了虚警率。     

基于约束软化的满意容错控制-输出反馈情形

现有的满意容错控制成果难以处理非凸非线性约束,无法用于在线重构容错控制器设计,针对一类离散系统的传感器故障,研究容错系统具有上述特性的闭环区域极点指标、二次型保性能指标和控制输入等约束的满意容错控制问题.借鉴预测控制对多种约束的软化处理策略,利用被控输出反馈控制结构和在线非线性优化技术,给出一种根据故障估计信息进行递推控制的主动满意容错控制器的数值化设计算法,并分析闭环容错系统的稳定性.据此设计的满意容错控制器可使闭环容错系统在保证稳定性和控制输入约束条件下具有满意的优化性能.仿真算例验证文中设计算法的有效性.     

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。     

一类多变量传感器故障容错PID控制器的设计与应用

针对一类多变量非线性系统的传感器故障,提出了一种新型的基于神经网络模型的故障容错PID控制方法.该方法应用加权移动平均残差技术对传感器故障进行检测,并利用神经网络建模技术在线重构故障传感器信号,重组PID控制器反馈回路,实现容错PID控制.通过在三水箱过程设立多种不同类型的传感器故障,进行仿真研究.仿真研究结果表明,所提出的故障检测与容错控制策略具有很强的鲁棒性和容错能力.     

基于作动器故障的整车主动悬架容错控制

针对7自由度整车模型中主动悬架作动器增益变化故障,基于控制律重组提出一种主动容错控制方法。建立主动悬架7自由度整车模型和故障悬架模型。设计鲁棒观测器,获得输出残差,实现主动悬架故障检测和作动器故障增益在线诊断。在LQG控制器和在线诊断基础上,基于控制律重组调整LQG控制律设计容错控制器,实现故障悬架主动容错控制。Matlab/Simulink仿真结果表明,基于控制律重组的主动容错控制能使汽车故障悬架舒适性指标经0.5~2 s时滞逐渐恢复至与无故障主动悬架性能相接近水平,消除作动器故障影响,提高整车悬架控制可靠性。     

基于反馈线性化的主动容错控制器设计

针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,基于反馈线性化提出了一种主动容错控制方法,并将其应用到了某机器人系统中.仿真表明,在故障发生时,容错控制器不仅能够保持闭环系统的稳定性,而且能够有效地补偿故障对输出的影响,因此输出依然能够对参考输入具有较好的跟踪性能.     

基于T-S模糊模型的观测器和动态输出反馈容错控制器设计

针对具有执行器故障和传感器故障的非线性系统,提出了一种基于T-S模型的观测器设计和动态输出反馈控制器设计方法。首先,将非线性系统转化为T-S模型,以此模型作为设计模型,利用扩展传感器故障为辅助状态向量的方式,将系统扩展为增维的T-S描述系统;然后,针对增维的T-S描述系统,设计模糊自适应观测器以达到对非线性系统的状态、执行器和传感器故障同时估计的目的;最后,基于观测器对传感器和执行器故障的估计,设计了一种动态输出反馈容错控制器以达到容错控制的目的,其中以线性矩阵不等式的方式给出了观测器和容错控制器存在的充分性条件。通过实例仿真验证了该文设计方法的有效性。