針對執(zhí)行機(jī)構(gòu)受限條件下的故障估計(jì)與容錯(cuò)控制問題,首先建立了含有故障模型的制導(dǎo)火箭縱向和側(cè)向線性化運(yùn)動(dòng)模型,然后在考慮系統(tǒng)參數(shù)時(shí)變不確定性的情況下,采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的故障估計(jì)方法對故障程度和系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行有效觀測。通過設(shè)計(jì)一種魯棒自適應(yīng)容錯(cuò)補(bǔ)償控制器,解決了執(zhí)行機(jī)構(gòu)不同程度失效或卡死故障下的狀態(tài)收斂問題。最后,通過3種故障模式的數(shù)值仿真,驗(yàn)證了所提算法對執(zhí)行機(jī)構(gòu)故障處理的有效性和魯棒性。

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【部分圖文】：

圖1故障估計(jì)與容錯(cuò)控制系統(tǒng)示意圖

前文中介紹了基于狀態(tài)反饋的容錯(cuò)控制律設(shè)計(jì),但在實(shí)際工程中,系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)不易測量,由此提出觀測器的概念來輔助狀態(tài)反饋的實(shí)現(xiàn)。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷方面具備逼近任意連續(xù)有界非線性函數(shù)的能力[11],在建立故障非線性模型的基礎(chǔ)上,能夠?qū)收铣潭冗M(jìn)行良好估計(jì)。因此,本節(jié)提出通過徑向基函....

圖2情形1下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的估計(jì)

情形1:考慮0.9s處俯仰舵發(fā)生60%失效故障,即舵面偏轉(zhuǎn)產(chǎn)生的力矩大小為正常情況下的40%。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器對失效率的估計(jì)情況如圖2所示,故障發(fā)生后實(shí)際攻角αs對期望攻角αd的跟蹤情況如圖3所示。圖3情形1下攻角跟蹤曲線

圖3情形1下攻角跟蹤曲線

圖2情形1下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的估計(jì)由圖2可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器能夠?qū)Χ婷婵刂菩阅苁士焖贉?zhǔn)確地進(jìn)行估計(jì)。圖3表明本文所提出的容錯(cuò)方案能夠在舵面失效的情況下保證實(shí)際攻角對期望攻角的有效跟蹤。

圖4情形2下的狀態(tài)參數(shù)曲線

情形2:考慮在2s處偏航舵發(fā)生時(shí)長為1.5s卡死故障,卡死在8°位置。偏航方向的狀態(tài)參數(shù)側(cè)滑角β和偏航角速率ωy的仿真曲線如圖4所示,容錯(cuò)控制器的自適應(yīng)參數(shù)K1曲線如圖5所示。圖5情形2下控制參數(shù)K1估計(jì)值變化曲線

本文編號：3914018