基于自适应滑模观测器的故障诊断

讨论了一类线性系统执行器故障的诊断问题.首先应用状态和输出变换,将原系统转化为两个低维子系统,再利用滑模观测器设计理论和等价控制概念重构执行器故障.考虑到实际系统中的不确定因素,上述方法推广到一类线性扰动系统,提出了基于自适应滑模观测器的故障诊断算法.最后,将所提算法应用于某型飞机模型的故障诊断.     

含未知输入的线性离散系统的状态观测器

研究了含未知输入的线性离散系统的全阶状态观测器,给出了观测器存在的充要条件和设计方法设计一个干扰解耦观测器,用观测器的状态与系统输出估计线性离散系统的状态.     

时滞Lipschitz离散系统鲁棒H∞观测器

文章讨论了一类具有时滞和干扰输入满~,．Lipsehitz条件的非线性离散系统的观测器的设计问题,其中Lipschitz条件以分量的形式给出．基于凸优化方法给出了全维鲁棒观测器的设计,对于给定的Lipschitz每件,该观测器使得干扰衰减指数最小．最后通过一个数值例子说明了此设计方案的有效性。     

离散系统的鲁棒自适应控制

本文提出一种鲁棒间接自适应极点配置控制器，它利用相对死区技术使得控制器对一类未建模动态误差和恒定了界扰动具有鲁棒性。文中详细地分析了闭环系统的稳定性和收敛性，找到了保证佤渐近稳定的充分条件。     

线性时变离散系统有界性定理

给出线性时变离散系统稳定条件■|xi（n）|有界的充分必要条件，并证明了线性时变离散系统稳定的有界性定理，该定理同样适用于线性时不变离散系统。     

基于模糊T-S自适应观测器的近空间飞行器故障诊断与容错控制

提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制策略,应用到近空间高超声速飞行器(NSHV)上处理执行器故障.NSHV是非线性、多变量和强耦合的系统,首先使用T-S模糊技术建模,基于T-S模型设计自适应故障诊断观测器(AFDO).然后定义AFDO和实际系统误差的范数作为残差来检测故障,采用自适应故障估计算法估计系统故障.基于所得故障信息,设计容错控制器(FTC)来补偿执行器的失效.通过求解线性矩阵不等式得到AFDO的增益矩阵,采用Lyapunov理论证明了误差系统的稳定性.最后,对高超声速飞行器的纵向模型进行算法验证,仿真结果表明了所提方法的有效性.     

常系数线性离散系统基本解组的结构

利用常差分方程、常微分方程、线性代数 ,讨论了常系数线性离散系统中当系数矩阵的特征值有重根时 ,系统基本解组的结构     

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.     

一类非线性离散系统模糊自适应控制器设计

针对一类非线性函数示各的非线性离散系统,提出一种基于模糊基函数的稳定自适应控制器设计方法,该方法基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,因此整个闭环系统渐近稳定,使用遗传算法（ＧＡ）实现对可调参数的全局优化,代替通常设计自适应控制器时对参数调节律的繁琐求取,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于LMI的一类Lipschitz非线性系统自适应观测器设计

采用Lypunov方法讨论了一类具有未知参数的Lipschitz非线性系统的状态观测器设计问题, 给出了观测器的结构形式和参数估计的自适应律.并以线性矩阵不等式组的形式给出了观测器渐近稳定的充分条件.合理地选取了增益矩阵,消除了增益矩阵选择不当所带来的保守性和盲目性.改善了有关文献的结果.     

基于自适应观测器的非线性时滞系统故障检测与估计

针对具有模型不确定性、时滞现象的非线性动态系统的执行器故障,在某些假定的条件下,采用自适应观测器建立有效的残差信号,实现对系统故障的检测和估计,且利用Lyapunov理论对自适应观测器的设计进行了分析,获得了相应的自适应调节规则.仿真例子验证了提出方法的有效性.     

基于神经网络模糊观测器的非线性系统的故障诊断

本文运用T-S模糊模型建立非线性系统的系统模型,用神经网络逼近非线性故障,用以设计观测器诊断系统故障。仿真结果表明,该设计方法能够有效的估计出故障大小。     

基于Petri网模型的顺序离散事件机电系统在线Bayes故障诊断方法

提出了顺序离散事件机电系统的概念,并基于Petri网理论,研究了赋时简单串联顺序事件Petri网对该类系统建模.将变迁过程的时间度量看成统计量,提出一种Bayes试验鉴定方法,用于对统计量方差差异进行显著性检验,并通过结合Bayes方法与先验知识对系统进行故障诊断.实验结果表明,该故障诊断算法能够充分将经验知识和实时监测数据相结合,可以较准确地检测某物料自动输送系统的故障.     

具有完整性的容错控制系统设计：离散时间情形

该文研究了具有完整性的离散时间容错控制系统设计问题，即设计状态反馈控制器，使闭环系统对可能的传感器失效仍保持渐近稳定。基于一修正的代数高散Ｒｉｃｃａｔｉ方程，该文直接证明了怕容错控制器的存在性，并异出其解析表达式，提供了具体的控制设计步骤。     

带有传感器故障的不确定分数阶系统观测器设计

在考虑带有传感器故障和存在量测噪声的条件下,设计了不确定分数阶系统的状态观测器.通过利用增广矩阵和根据矩阵秩不变的性质,把不确定分数阶系统增广为广义分数阶不确定系统.根据线性矩阵不等式的分数阶系统稳定性判据,考虑分数阶次在1相似文献   

线性离散大系统的稳定性

本文直接利用线性范数型 Liapunov 函数处理线性定常和时变离散大系统的稳定性,得到了渐近稳定性若干显式判别准则.     

基于自适应神经网络的电路系统故障诊断研究

针对人工神经网络的特点,对传统BP算法进行了全面改进,通过采用自适应学习率和动量因子修正等方法,有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点。以电路系统的故障诊断为例,引入了模糊数学中的隶属度函数,对故障特征量进行处理后作为自适应神经网络的输入,故障编码作为网络的输出。实验仿真结果表明,该系统对电路故障类型能够有效地进行诊断和识别。     

一类线性时变离散系统的变换和稳定性

研究了一类具有Ａ（ｎ＋１）Ａ１＝Ａ１Ａ（ｎ）关系的线性时变离散系统Ｘ（ｎ十１）＝Ａ（ｎ）Ｘ（ｎ）的变换和稳定性问题；证明了在不知道关于状态转移矩阵ф（ｎ，ｎｃ）的全部信息时．利用代数变换，这类线性时变离散系统能够变换成等价的线性时不变离散系统；给出了定常矩阵Ａ１存在的充要条件。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

执行器故障检测的神经网络观测器方法

针对一类非线性系统,提出了一种用于执行器故障检测的神经网络观测器方法·这种非线性系统具有未知非线性函数,不需要满足结构匹配条件,并且不要求系统状态可测·观测器利用神经网络器逼近系统中的未知非线性项,提高了状态估计的精度·估计的残差提供了故障检测的手段,另一方面利用自适应律进行故障的识别·基于李亚普诺夫方法,从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零·最后,仿真结果表明该方法的有效性·