一种基于BP网络的多模型预测主动容错控制方法

针对非线性受控对象,给出了一种基于BP神经网络的多模型预测主动容错控制方案,设计了故障诊断与决策机制的算法步骤,在基于BP网络建立系统正常或故障状态动态模型库的基础上,利用预测控制算法得到控制律,达到对非线性系统主动容错控制的目的．仿真结果表明所述方法的可行性和有效性．     

一种基于多模型的主动容错控制方法研究

针对某些具有可能故障先验知识的非线性系统,基于神经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.最后将文中所提出的主动容错控制方法应用于一非线性系统进行MATLAB仿真,结果表明了该方法的有效性.