本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)控制技術(shù)的故障診斷與容錯控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了改進系統(tǒng)的可靠性及保證系統(tǒng)在各種情況下穩(wěn)定,文獻提出了許多有效的故障容錯控制方法。在系統(tǒng)故障中,執(zhí)行器故障和傳感器故障是常見故障。到現(xiàn)在為止,文獻中有許多有關(guān)執(zhí)行器故障和傳感器故障的成果,但是,這些理論研究并不完善,還有許多值得進一步研究的問題。本文結(jié)合自適應(yīng)控制技術(shù)和其它控制技術(shù),研究了包括具有/不具有時滯的線性/非線性系統(tǒng)在內(nèi)的不確定動態(tài)系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制。首先,提出了一種能夠同時處理增益和偏置故障的時變復(fù)合故障模型,研究了一個或多個執(zhí)行器/傳感器發(fā)生該故障的非線性系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制。然后,利用隱函數(shù)定理,挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)的有關(guān)性質(zhì),研究不可建模故障的診斷與補償。接著,研究了不確定時滯系統(tǒng)的故障檢測問題,設(shè)計能對未知時滯進行估計的新型自適應(yīng)觀測器。進而,定量分析了故障診斷所誘導(dǎo)的時滯及其對系統(tǒng)性能的影響。最后,在上述結(jié)果的基礎(chǔ)上,研究了具有執(zhí)行器故障的網(wǎng)絡(luò)化的非線性系統(tǒng)的協(xié)同自適應(yīng)容錯跟蹤控制問題。本文主要內(nèi)容如下:第一,針對一個執(zhí)行器發(fā)生故障的情況下,研究了T-S模糊系統(tǒng)的容錯控制問題。首先,提出了一種集成了時變偏置和增益故障的更為一般的執(zhí)行器故障模型。然后,設(shè)計了滑模觀測器以提供用于故障檢測與分離的殘差,并提出了一種新型故障診斷算法。該算法取消了傳統(tǒng)的輸出誤差的時間導(dǎo)數(shù)必須已知的假設(shè),進而,設(shè)計了新型故障估計觀測器,并利用所獲得故障信息提出了故障調(diào)節(jié)方案以補償執(zhí)行器故障。另外,基于Lyapunov穩(wěn)定理論,推導(dǎo)出滑模觀測器的存在條件。最后,近空間飛行器的仿真結(jié)果說明了所提方法的有效性。第二,針對一個傳感器發(fā)生故障的情況下,研究了NSHV動態(tài)的故障診斷與估計問題。首先,利用T-S模糊系統(tǒng)被用來描述NSHV動態(tài)。其次,提出了一種更為一般的傳感器故障模型,該模型不僅包含增益故障還包括偏置故障。接著,提出了一種新型基于滑模觀測器的自適應(yīng)故障診斷算法以檢測、分離及估計故障,取消了相關(guān)文獻中所需的假設(shè)——輸出誤差的一階導(dǎo)數(shù)已知、系統(tǒng)狀態(tài)在故障發(fā)生前后必須有界。最后,仿真結(jié)果顯示了所提技術(shù)的有效性。第三,針對多個執(zhí)行器發(fā)生故障的情況下,研究了由T-S模糊系統(tǒng)表示的近空間飛行器姿態(tài)動態(tài)的容錯控制問題。首先,執(zhí)行器故障可表示為系統(tǒng)狀態(tài)的未知函數(shù)。設(shè)計滑模觀測器來參數(shù)殘差以便故障的檢測和分離�；贚yapunov穩(wěn)定理論,提出了新型故障診斷算法。該算法取消了已有成果中某些假設(shè)。接著,針對兩種情形:狀態(tài)可測與不可測,提出了兩種調(diào)節(jié)方案以補償故障。該方案利用模糊邏輯系統(tǒng)(Fuzzy logic systems,FLSs)逼近未知狀態(tài)相關(guān)的執(zhí)行器故障,且不需要故障時間導(dǎo)數(shù)上界已知的條件。另外,基于Lyapunov穩(wěn)定理論,推導(dǎo)出滑模觀測器的存在條件。最后,近空間飛行器的仿真結(jié)果說明了所提方法的有效性。第四,研究了一類具有多個執(zhí)行器故障的不確定非線性系統(tǒng)的容錯控制問題,提出了基于觀測器的容錯控制方案。首先設(shè)計了自適應(yīng)模糊觀測器來提供殘差以便檢測與分離故障,再利用backstepping方法,提出了一種新型故障診斷算法。該算法不需要輸出誤差的導(dǎo)數(shù)已知的假設(shè)。進而,提出了故障調(diào)節(jié)方案。該方案不需要知道故障時間導(dǎo)數(shù)的上界。所提容錯控制器保證閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號是半全局一致終結(jié)有界,且收斂到原點的一個小鄰域內(nèi)。最后,利用一個數(shù)值算例來說明所提容錯控制方法的有效性。第五,研究了一類具有執(zhí)行器故障的高次非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)主動容錯問題。假設(shè)執(zhí)行器故障不具有傳統(tǒng)的關(guān)于系統(tǒng)狀態(tài)、控制輸入的仿射形式。在分析傳統(tǒng)的被動、主動容錯控制器設(shè)計的基礎(chǔ)上,利用所挖掘的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)有關(guān)特性和隱含數(shù)定理,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)容錯控制框架。與文獻中現(xiàn)有成果相比,該容錯控制框架能使故障出現(xiàn)與故障調(diào)節(jié)之間的時間間隔(稱之為故障診斷所誘導(dǎo)的時滯)最小,進而減少該時滯對系統(tǒng)性能的負面影響。而且,該控制方案不需要額外的故障檢測、分離模塊。最后,仿真結(jié)果說明了所提容錯控制方法的有效性。第六,研究了一類非線性時滯系統(tǒng)的故障檢測問題。假設(shè)所考慮的時滯為未知常數(shù)。為了克服已有結(jié)果中的缺點——故障診斷觀測器中含有未知時滯,提出了一種新型自適應(yīng)模糊觀測器。該觀測器能夠在線估計未知時滯常數(shù),保證觀測誤差是有界的且顯示了該觀測器的收斂性。另外,推導(dǎo)了該觀測器存在的充分條件。最后,仿真結(jié)果說明了所提算法的有效性。第七,眾所周知,在故障出現(xiàn)與最終故障調(diào)節(jié)之間總存在一定時滯。本文稱之為故障診斷所誘導(dǎo)的時滯。該時滯將導(dǎo)致系統(tǒng)性能與穩(wěn)定性的嚴重損失。本文研究了該時滯對系統(tǒng)性能的負面影響。首先,設(shè)計故障診斷模塊來診斷傳感器故障。該故障不僅包含時變偏置故障還含有時變增益故障。同時,計算出故障診斷的每一步所花費的時間,并嚴格推導(dǎo)出其解析表達式。進而,分析故障診斷所誘導(dǎo)的時滯對系統(tǒng)性能的影響。在此基礎(chǔ)上,給出了故障必須滿足的條件使得即使在標稱控制器控制下故障系統(tǒng)在該時滯內(nèi)仍是有界甚至是穩(wěn)定的,即故障的幅度必須滿足一定條件。另外,提出了相應(yīng)地解決方案以減少該時滯的負面影響。最后,近空間飛行器的仿真結(jié)果說明了所提方法的有效性。最后,針對具有執(zhí)行器故障的網(wǎng)絡(luò)化的不確定非線性系統(tǒng),研究了其協(xié)同自適應(yīng)容錯跟蹤控制問題,提出了新型協(xié)同容錯控制方案,保證所有跟隨者節(jié)點能漸近同步于領(lǐng)航者節(jié)點,且同步誤差收斂到原點的一個小鄰域內(nèi)。假設(shè)通訊網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)式固定的。通過對最優(yōu)逼近誤差和外來干擾進行自適應(yīng)補償,取消了已有成果所需的假設(shè)——最優(yōu)逼近誤差和外來干擾的上界必須已知。另外,基于幾何圖論和Lyapunov穩(wěn)定理論給出了所提算法的穩(wěn)定性和參數(shù)收斂的分析。該容錯控制方案不需要額外的故障分離模塊。最后,仿真結(jié)果證實了該理論結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：故障檢測 故障估計 故障調(diào)節(jié) 容錯控制 自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP277;TP302.8
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 注釋表14-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 研究背景及意義15-16
• 1.2 容錯控制方法16-18
• 1.2.1 被動容錯控制方法16
• 1.2.2 主動容錯控制方法16-18
• 1.3 本課題的研究現(xiàn)狀18-21
• 1.3.1 執(zhí)行器/傳感器故障的故障診斷與容錯控制18-19
• 1.3.2 非線性時滯系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制19-20
• 1.3.3 FDI誘導(dǎo)的時滯及其對被控系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響20-21
• 1.3.4 近空間飛行器的容錯控制21
• 1.4 本文的內(nèi)容及安排21-23
• 第二章 具有執(zhí)行器故障的T-S模糊系統(tǒng)的容錯控制及其在近空間飛行器的應(yīng)用23-38
• 2.0 引言23-24
• 2.1 T-S模糊模型及問題描述24-25
• 2.2. 故障診斷與故障調(diào)節(jié)25-35
• 2.2.1 故障檢測26-28
• 2.2.2 故障分離28-31
• 2.2.3 故障估計31-33
• 2.2.4 故障調(diào)節(jié)33-35
• 2.3 仿真結(jié)果35-37
• 2.3.1 近空間飛行器的建模與分析35-36
• 2.3.2 仿真結(jié)果36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第三章 具有傳感器故障的近空間高超飛行器的故障診斷與估計38-48
• 3.1 引言38
• 3.2 NSHV建模與分析38-40
• 3.3 模糊自適應(yīng)故障診斷觀測器設(shè)計40-42
• 3.4 故障估計42-46
• 3.5 仿真結(jié)果46-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 具有多執(zhí)行器故障的NSV姿態(tài)動態(tài)的的模糊容錯控制48-66
• 4.1 引言48
• 4.2 NSV動態(tài)的T-S模糊模型及FLS的數(shù)學(xué)描述48-52
• 4.2.1 NSV動態(tài)的T-S模糊模型48-50
• 4.2.2 FLSs的描述50-52
• 4.3 故障診斷和基于FLSs的容錯調(diào)節(jié)52-64
• 4.3.1 故障檢測52-53
• 4.3.2 故障分離53-57
• 4.3.3 基于FLSs的故障調(diào)節(jié)——系統(tǒng)狀態(tài)可測情形57-62
• 4.3.4 故障調(diào)節(jié)——系統(tǒng)狀態(tài)不可測情形62-64
• 4.4 仿真結(jié)果64-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第五章 高次非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)backstepping容錯控制66-84
• 5.1 引言66
• 5.2 問題描述與預(yù)備知識66-69
• 5.2.1 問題描述66-67
• 5.2.2 Nussbaum-type增益67-68
• 5.2.3 模糊邏輯系統(tǒng)的描述68-69
• 5.3 容錯控制器的設(shè)計69-81
• 5.3.1 故障檢測69-76
• 5.3.2 故障分離與估計76-80
• 5.3.3 故障調(diào)節(jié)80-81
• 5.4 飛行器縱向運動動態(tài)應(yīng)用81-83
• 5.5 本章小結(jié)83-84
• 第六章 未建模故障的自適應(yīng)主動容錯控制84-96
• 6.1 引言84
• 6.2 問題描述與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介84-86
• 6.2.1 問題描述84-85
• 6.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介85-86
• 6.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯控制器設(shè)計86-94
• 6.3.1 正�？刂破鞯脑O(shè)計（無故障）86-87
• 6.3.2 被動容錯控制器的設(shè)計87-93
• 6.3.3 自適應(yīng)主動容錯控制器的設(shè)計93-94
• 6.4 仿真結(jié)果94-95
• 6.5 本章小結(jié)95-96
• 第七章 一類非線性時滯系統(tǒng)的故障檢測96-105
• 7.1 引言96
• 7.2 問題描述96-97
• 7.3 故障檢測觀測器設(shè)計與穩(wěn)定性分析97-103
• 7.4 仿真結(jié)果103-104
• 7.5 本章小結(jié)104-105
• 第八張 故障診斷所誘導(dǎo)的時滯及其對系統(tǒng)性能的影響105-119
• 8.1 引言105
• 8.2 問題描述105-107
• 8.3 故障診斷107-111
• 8.3.1 故障檢測107-108
• 8.3.2 故障分離108-109
• 8.3.3 故障估計109-111
• 8.4 性能分析111-117
• 8.5 仿真結(jié)果117-118
• 8.6 本章小結(jié)118-119
• 第九章 多智能體系統(tǒng)的協(xié)同自適應(yīng)容錯跟蹤控制119-131
• 9.1 引言119
• 9.2 預(yù)備知識119-122
• 9.2.1 圖論理論與符號120
• 9.2.2 問題描述120-122
• 9.3 主要結(jié)果122-130
• 9.3.1 標稱控制器的設(shè)計與故障檢測122-127
• 9.3.2 自適應(yīng)容錯協(xié)同控制127-130
• 9.4 仿真結(jié)果130
• 9.5 本章小結(jié)130-131
• 第十章 總結(jié)與展望131-133
• 10.1 論文總結(jié)131
• 10.2 研究展望131-133
• 參考文獻133-145
• 致謝145-146
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和參加科研情況146-147

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5 王峰;汪t

本文編號：357450