執(zhí)行器故障下系統(tǒng)的魯棒自適應容錯控制研究.pdf

1、在實際工程系統(tǒng)中，由于外界干擾和執(zhí)行器故障引起的非線性通常是不可避免的。在大多數情況下，系統(tǒng)執(zhí)行器故障發(fā)生的時間是未知的，并且它的進一步發(fā)展可能導致整個系統(tǒng)產生不同形式和規(guī)模的故障。因此，當一個給定的動態(tài)系統(tǒng)發(fā)生故障時，如何保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和保持可接受的執(zhí)行性能成為控制系統(tǒng)設計中的重要問題。因為故障是難以預見和預防的，容錯控制被視為突發(fā)故障下維持某些安全苛求系統(tǒng)安全運行的最有前途的控制技術之一。本論文對上述關鍵問題的研究主要從以下幾個方面

2、進行。
　　針對一類存在執(zhí)行器故障的受擾線性系統(tǒng)的鎮(zhèn)定控制問題，建立執(zhí)行器部分失效的故障模型，提出一種魯棒自適應容錯控制算法。這種控制算法不需要對時變執(zhí)行器故障的界值進行分析與估算，不依賴于故障檢測及診斷裝置，因此結構更加簡單，不需要大量的在線計算。研究表明，應用所設計的控制方法，不僅能夠保證執(zhí)行器故障下系統(tǒng)的穩(wěn)定性，也能夠有效抑制狀態(tài)相關的外界干擾對系統(tǒng)的影響?；贚yapunov穩(wěn)定性理論的證明和仿真結果驗證了所設計控制算法的

3、有效性，即當系統(tǒng)存在外界干擾、參數不確定性以及執(zhí)行器故障時，控制器能夠保證系統(tǒng)的鎮(zhèn)定。然后，將此方法進行推廣和改進，解決執(zhí)行器故障下模型不確定隨機系統(tǒng)的容錯控制問題。
　　針對一類存在建模不確定性和執(zhí)行器故障的非線性系統(tǒng)，研究其狀態(tài)跟蹤控制問題。在控制器的設計過程中較為關注易設計性和低成本兩個方面，其設計理念是將模型參考自適應方法和基于徑向基函數(Radial basis function，RBF)的神經網絡(Neural net

4、work，NN)方法結合起來應用于被控對象，所提出的幾種控制策略既不需要精確的系統(tǒng)模型信息，也不需要對時變故障信息進行分析與估計，因此結構簡單，計算量小。然后，為解決一類同時存在執(zhí)行器故障、狀態(tài)時滯和輸入受限的非線性參數化重復運行系統(tǒng)的狀態(tài)跟蹤問題，提出了一種數據驅動的自適應迭代學習容錯控制方法。這種控制策略由一個非線性反饋項和一個魯棒項構成，能夠補償執(zhí)行器故障、輸入飽和以及狀態(tài)時滯給系統(tǒng)帶來的非線性影響。通過構建一個時間權重的類Lya

5、punov-Krasovskii的組合能量函數證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
　　針對多智能體系統(tǒng)，單個智能體的執(zhí)行器故障可通過智能體間的協(xié)同行為擴散到整個系統(tǒng)，從而導致性能下降甚至系統(tǒng)失穩(wěn)，造成嚴重事故。為實現直流微電網中有源負載的協(xié)調控制，提出了兩種控制策略。當故障信息已知時，為每一個有源負載定義一個博弈性能指標函數，然后設計一個分布式控制策略同時最小化所有的指標函數。在MATLAB/Simulink環(huán)境下對一個低壓直流微電網的有源負