隨著科技的發(fā)展,實際控制系統(tǒng)變得日益復雜,往往具有高度非線性特性。雖然非線性系統(tǒng)理論經(jīng)過幾十年的長足發(fā)展,但由于非線性系統(tǒng)復雜多變的結(jié)構(gòu)使得它在實際工程應用中仍具有很大的局限性。模糊邏輯系統(tǒng)作為非線性系統(tǒng)建模的有效工具得到學者的廣泛關(guān)注,已經(jīng)證明它具有在凸緊集上逼近任意光滑的非線性函數(shù)的強大的函數(shù)逼近能力。另一方面,實際系統(tǒng)在正常運行過程中不可避免的出現(xiàn)各類元器件故障,如執(zhí)行器和傳感器故障,故障的發(fā)生常常會帶來嚴重的安全問題和經(jīng)濟損失。因此故障估計和容錯控制技術(shù)的發(fā)展對提高控制系統(tǒng)的可靠性和安全性具有十分重要的意義。本文將利用模糊邏輯模型優(yōu)越的逼近特性,針對故障情形下幾類非線性系統(tǒng)提出一些基于模糊模型的魯棒控制和自適應模糊觀測器設(shè)計新方法。并且所提理論研究成果在連續(xù)攪拌化學反應釜,F-404航空發(fā)動機模型,和電路系統(tǒng)的控制與故障估計問題中得到了仿真驗證。論文主要研究工作概括如下:第2章針對執(zhí)行器乘性故障和隨機擾動,研究了一類連續(xù)時間T-S模糊仿射隨機互聯(lián)大系統(tǒng)的魯棒分布式控制問題。利用狀態(tài)空間分區(qū)技術(shù),將子系統(tǒng)的全局模糊模型劃分為分段仿射模糊模型,在每個分區(qū)設(shè)計分段仿射控制器。首先,基于公共Lyapunv函數(shù)方法,借助橢球逼近原理,隨機系統(tǒng)理論等,得到了分布式分段仿射控制器存在條件。其次,通過引入虛擬線性系統(tǒng),構(gòu)造滿足邊界條件的非奇異連續(xù)矩陣保證分段Lyapunov矩陣的可逆性,得到了基于分段Lyapunov函數(shù)方法的分布式分段仿射控制器存在條件。這一部分所提出的分段Lyapunov函數(shù)構(gòu)造方法改進了目前已有研究結(jié)果,無需對控制器增益進行約束。同時所得結(jié)果也揭示了基于分段Lyapunov函數(shù)方法所得結(jié)果具有更低的保守性。第3章針對系統(tǒng)狀態(tài)不完全可測的情況,在分段Lyapunov函數(shù)方法的框架下研究T-S模糊仿射系統(tǒng)的輸出反饋控制問題。首先研究了傳感器故障具有馬爾可夫跳變形式的T-S模糊仿射系統(tǒng)的非同步動態(tài)輸出反饋控制器設(shè)計問題。為去除模糊系統(tǒng)的每個局部模型具有相同的輸入矩陣的嚴苛假設(shè),引入積分型控制輸入�；谏弦徽碌目臻g分區(qū)技術(shù)設(shè)計分區(qū)上的分段模糊仿射觀測器以及分段仿射控制器,得到了由原系統(tǒng)狀態(tài),誤差變量,和控制輸入組成的新的增維閉環(huán)系統(tǒng)。并考慮了系統(tǒng)狀態(tài)軌跡與觀測器狀態(tài)軌跡的非同步問題,即兩者同一時間可能不同時出現(xiàn)在同一個分區(qū)。得到了保證誤差系統(tǒng)漸進穩(wěn)定和魯棒性能的動態(tài)輸出反饋控制器設(shè)計條件。這一部分所研究結(jié)果適用于模糊系統(tǒng)前件變量不完全可測的情形,也是對目前模糊系統(tǒng)的基于觀測器的輸出反饋控制研究結(jié)果的一個改進,并且所提出的動態(tài)解耦的方法可以擴展應用到不確定模糊系統(tǒng)中,實現(xiàn)系統(tǒng)不確定項與控制輸入的解耦。其次,考慮控制器自身擾動情況,研究了T-S模糊仿射系統(tǒng)的非脆弱靜態(tài)輸出反饋控制器設(shè)計問題。為避免求解分段Lyapunov矩陣逆矩陣的繁瑣計算過程,這一部分提出了兩種控制器設(shè)計的新方法,基于輸入矩陣結(jié)構(gòu)約束的方法和狀態(tài)-輸入增維方法。其中狀態(tài)-輸入增維方法實現(xiàn)了輸入矩陣與控制矩陣的解耦,去除了要求輸入矩陣是列滿秩的假設(shè),得到了具有更低保守性的條件。前兩章所研究的系統(tǒng)的故障的界或者執(zhí)行器參數(shù)擾動的界要求是已知的。然而實際工程中故障的界的信息很難提前獲得。故障估計可以在線估計出故障的具體大小和形狀,是主動容錯控制設(shè)計過程的一個非常重要環(huán)節(jié)。針對切換非線性系統(tǒng)的故障估計問題,目前大多結(jié)果是基于滑模觀測器的方法得到的,滑模面的模態(tài)依賴特點使得滑動模態(tài)在不同切換面之間切換,因此很難判斷滑模面的可達性;而且非線性項要求滿足具有已知或未知Lipschitz常數(shù)的Lipschitz條件。第4章研究存在傳感器故障的馬爾可夫跳變非線性系統(tǒng)的自適應模糊故障估計問題。傳感器故障的界和非線性項均是未知的,其中未知非線性項由模糊邏輯系統(tǒng)逼近。通過系統(tǒng)模型增廣變換,將原系統(tǒng)狀態(tài)和傳感器故障作為新的描述系統(tǒng)的狀態(tài)向量,并經(jīng)過兩次線性變換,提出了針對描述系統(tǒng)的新型自適應模糊觀測器方法,得到系統(tǒng)狀態(tài)和傳感器故障的精確估計。第5章研究同時存在傳感器故障、執(zhí)行器故障、和未知非線性項的切換非線性系統(tǒng)的故障估計問題。通過系統(tǒng)變換,原始切換系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為兩個子系統(tǒng),實現(xiàn)了傳感器故障與執(zhí)行器故障的分離。在此模型基礎(chǔ)上,設(shè)計了兩個新的切換自適應模糊觀測器分別估計傳感器故障與執(zhí)行器故障,未知非線性函數(shù)由自適應模糊技術(shù)逼近。值得注意的是,該方法通過引入由輸出產(chǎn)生的可測信號,將傳感器故障轉(zhuǎn)化為執(zhí)行器故障的形式,很大程度上降低了設(shè)計的復雜性。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP13
【部分圖文】：

線性系統(tǒng)上具有巨大的潛力。模糊邏輯控制系統(tǒng)通常由規(guī)則庫、模糊化、推理機制、和去模糊化四部分組成，具體結(jié)構(gòu)框圖如圖1-2所示。依據(jù)模糊邏輯系統(tǒng)控制規(guī)則產(chǎn)生方法的不同，模糊控制具體可細分為：經(jīng)典/傳統(tǒng)模糊控制[39]、模糊PID控制[40]、模糊滑�？刂芠41]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊控制[42]、基于T-S模型的模糊控制[43]、和自適應模糊控制[44]。其中T-S模糊邏輯模型、自適應模糊邏輯模型在處理日益復雜的非線性系統(tǒng)控制方面表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢，越來越多的學者傾注大量精力進行研究并取得很多重要研究結(jié)果。圖1-2模糊邏輯控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1-2 The block diagram of fuzzy logic control system1.2.2.1基于T-S模型的模糊控制T-S模糊模型本質(zhì)是由通過模糊規(guī)則描述的得到的定性知識和通過局部線性模型描述的得到的定量知識兩部分組成。全局模糊模型通過模糊隸屬函數(shù)將這些局部線性模型平滑連接得到。這種相對簡單的模糊模型結(jié)構(gòu)顯示出強大的優(yōu)越性，可以很方便的將強有力的傳統(tǒng)線性控制理論應用到模糊系統(tǒng)的分析和綜合中。目前，由T-S模糊模型描述的非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析方法主要采用的是Lyapunov函數(shù)方法[45]，具體分為：公共Lyapunov函數(shù)方法，分段Lyapunov函數(shù)方法，和模糊Lyapunov函數(shù)方法。文獻[13]提出平行分布補償法進行控制器設(shè)計

F-404航空發(fā)動機模型，和電路系統(tǒng)中，以此驗證方法的可行性。本文組織結(jié)構(gòu)如圖1-3所示，主要研究內(nèi)容包括：第1章系統(tǒng)地闡述了本文的研究背景和意義、研究現(xiàn)狀，并具體分析了當前研究方法的局限性和待解決的問題，簡要介紹了本文主要研究內(nèi)容，并給出一些相關(guān)預備知識。??第2章討論了存在執(zhí)行器故障的隨機非線性互聯(lián)大系統(tǒng)的魯棒分布式控制問題。隨機非線性互聯(lián)大系統(tǒng)的每個子系統(tǒng)可以建模為模糊仿射隨機模型，利用模糊規(guī)則具體結(jié)構(gòu)信息將每個子系統(tǒng)的模糊模型進行區(qū)域劃分，在每個- 9 -

模型描述與問題制定大系統(tǒng)是由許多相互聯(lián)接的子系統(tǒng)組成，子系統(tǒng)之間通過互聯(lián)項進行聯(lián)接，互聯(lián)大系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如圖2-1所示。接下來考慮一類含有執(zhí)行器故障的非線性隨機大系統(tǒng)，其中每個互聯(lián)子系統(tǒng)由如下的Ito 型T-S模糊仿射隨機動態(tài)模型描述：系統(tǒng)規(guī)則Rik：如果ξi1(t)是 ik1，且... 且ξi (t)是 ik ，那么 dxi(t) =[ Aikxi(t) + aik+ BikuFi(t) + fi(x(t)) + Dikwi(t)] dt + Mikxi(t)di(t)zi(t) = Likxi(t),k ∈ Ki= {1, 2, . . . , ri},i ∈ N = {1, 2, ..., N}(2-1)其中，ri是第i個互聯(lián)子系統(tǒng)的推理規(guī)則數(shù)目， ikφ(φ = 1, 2, . . . , ) 表示模糊集合，ξi(t) = [ξi1(t), ξi2(t), . . . , ξi (t)]是前件變量。xi(t) ∈ ni, zi(t) ∈ qi, uFi(t) ∈ mi分別表示每個子系統(tǒng)的狀態(tài)變量，調(diào)節(jié)輸出變量和故障控制輸入；wi(t) ∈ pi表示外部擾動輸入且屬于 2[0, ∞)；Aik, aik, Bik, Dik, Mik, Lik是具有合適維數(shù)的已知實矩陣；i(t)表示一個定義在概率空間( , , ) 上且滿足{ (t)}t≥0的一維布朗尼運動
【參考文獻】

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本文編號：2887429