一类状态不可测非线性时滞系统的神经网络故障诊断

针对一类状态不可测的非线性时滞系统,提出了基于神经网络故障诊断的新方法.采用系统的状态和时滞状态的估计值作为神经网络的输入对故障进行估计.首先构造一种状态观测器结构,利用输出信息和神经网络的非线性逼近能力对系统不可测状态进行估计,然后对系统发生的故障用另一个RBF神经网络进行估计,故障估计器的输入为系统的当前估计状态以及时滞状态,所估计出的故障是随时间变化的非线性函数.基于Lyapunov理论,分析并证明了系统的稳定性和参数收敛性,同时作了仿真研究.仿真结果表明,该方法能够很好地解决一类状态不可测的非线性时滞系统的故障诊断问题.     

一类非线性系统的自适应控制

提出一种带有状态观测器的非线性系统自适应控制策略 ,实现了非线性系统的镇定和零误差跟踪 .这种方法简单有效 ,尤其适用于状态不可观测系统和输出无法直接连续测量的非线性系统 .     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

基于非线性自适应观测器的故障诊断

将自适应控制的思想和状态观测器方法相结合研究了一类非线性控制系统的故障诊断问题。针对一类满足Lipschitz条件的带有未知参数的非线性系统,提出了一种非线性自适应状态观测器的设计方法,并将其应用到控制系统的故障诊断中。通过设置未知故障向量的自适应调整律,保证了状态观测器的渐近稳定。数字仿真证明了该方法的有效性,系统渐近稳定,状态向量和故障向量的估计值均趋近于实际值。     

奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器

讨论了一类不确定奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器(RDO)设计问题,设计所有的观测器使得它们的冗余信号对非故障因素具有鲁棒性,并设计每个观测器使其冗余信号对一组特定的故障不敏感而对其余故障敏感。给出了RDO存在的充分条件及有效的设计算法,并讨论了故障集合不同划分的RDO设计之间的关系,最后给出一具体算例来说明该方法的有效性。     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

一类未知输入系统的降维观测器设计

在观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统,探讨了一种降维观测器设计的问题.基于输出对未知输入相关度的概念,构造辅助输出,使得匹配条件得以满足.在假设辅助输出可测时提出了一种降维观测器的设计方法.实际上,辅助输出不完全可测,使用高增益观测器观测的辅助输出估计值代替辅助输出设计降维观测器.状态估计误差在特定的封闭球体内最终一致有界,通过改变观测器参数可以调节封闭球体的半径.对一个五阶系统设计降维观测器,仿真结果表明, 降维观测器和滑模观测器具有同样良好的观测效果.
     

二阶PID电路状态观测器MATLAB实现

基于状态观测器的故障检测诊断方法可很好地解决某些可测性差的系统故障检测诊断问题。然而,观测器的实现困难严重影响了此方法的应用。提出了一种MATLAB实现全维状态观测器的算法,并以二阶PID电路的状态观测器实现为实例仿真,结果证明了该方法的有效性。     

基于CEBUS总线的交通灯控制系统

介绍了一种基于CEBUS总线的交通灯控制系统。该系统采用扩频电力线载波通信技术实现了现代交萼灯的“无绳”控制,具有体积小、功耗低、性能稳定、配置灵活的特点。     

基于鲁棒自适应观测器设计的不确定混沌系统同步

在驱动-响应配置下,本文研究了基于鲁棒自适应观测器的不确定性混沌系统的同步。尽管在驱动系统中存在很多未知的扰动和参数,但是一个鲁棒的自适应观测器仍然可以作为响应系统实现混沌同步。数字仿真表明了该方法的有效性和实用性。