基于回归型支持向量机的液压舵机故障诊断

利用回归型支持向量机（SupportVectorRegression，SVR），设计了一个液压舵机的故障诊断系统。利用系统的可测参量，建立了基于SVR的液压舵机的全局故障检测模型。在仿真过程中发现，此方法能对电液伺服阀、位移传感器和伺服放大器的各种故障进行诊断，诊断准确度高，适用于闭环控制系统的故障检测，仿真结果验证了该方法的有效性。     

无人机姿控系统鲁棒动态面容错控制设计

针对含有不确定和执行器故障的无人机姿态控制系统,提出了一种鲁棒自适应动态面容错控制方法。在设计中,首先提出由非线性阻尼技术抵消不确定性及外界干扰,然后设计一种基于自适应动态面控制方法的容错控制策略,保证无人机在出现未知执行器故障情况下,其闭环姿态控制系统是全局渐近稳定的,实现姿态输出对制导指令的容错跟踪。最后对所提出的容错控制方法进行了某无人机非线性姿态控制系统的仿真验证, 结果表明了所提方法的有效性。     

基于RMMAC的集成主动容错飞行控制

针对主动容错飞行控制系统设计问题,提出一种基于改进鲁棒多模型自适应控制(robust multiplemodel adaptive control,RMMAC)的故障检测与控制重构集成设计方法。建立了飞行器传感器和执行器故障的数学模型,介绍了改进鲁棒多模型自适应控制算法的结构和实现步骤。某无尾飞机重构飞行控制的仿真结果表明,在执行器故障情况下,基于改进RMMAC的集成主动容错飞行控制系统能够快速准确地辨识故障,并依据故障信息更新局部控制器权值,实现控制重构,提高了飞机可靠性、安全性和生存能力。     

线性时滞系统的鲁棒故障诊断

研究了一类含有未知输入干扰和模型不确定性的时滞系统故障诊断问题。通过变换,原系统被分成两个子系统,一个子系统不受故障的影响,可以设计鲁棒观测器;另一个子系统受到故障的影响,但是它的状态可以通过测量得到。设计的观测器利用解析冗余方法能够对执行器故障和传感器故障进行诊断。仿真结果表明,算法具有良好的诊断性能。     

基于LS-SVM的电液位置伺服系统多故障诊断

利用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM）,设计了一个电液位置伺服闭环控制系统的多故障诊断系统。利用系统的可测参量,建立了基于LS-SVM的电液位置伺服系统的全局故障检测模型和局部故障检测模型。在仿真过程中发现,此方法的诊断准确度高,适用于闭环系统的单故障及多故障的检测及定位,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于PCA和SDG的传感器故障诊断方法研究及应用

针对传统基于PCA(主元分析)的传感器故障诊断方法缺乏故障推理能力,难以定位故障源的缺点,提出一种PCA与SDG(符号有向图)相结合的传感器故障诊断的方法。此方法分为2步:首先建立系统的SDG模型和PCA模型,使用PCA方法监控所有的过程变量;第二步,当故障发生的时候,通过PCA得到异常变量的状态,根据变量的状态,通过SDG模型进行反向推理,找到可能发生故障的传感器。通过液位控制系统的仿真实验以及在常减压装置(AUDU)故障诊断上的应用,结果表明方法能够及时有效地检测出单个或多个传感器故障,提高了诊断的准确性与分辨率。     

基于T-S模糊模型的鲁棒故障诊断

针对T-S模糊模型描述的具有外部干扰的非线性不确定系统,构造了相应的测量冗余方程和模糊奇偶方程,给出并证明了对特定传感器和执行器故障敏感的最优奇偶向量的存在条件和求解定理,采用奇偶方程故障检测与诊断方法,研究了非线性不确定系统的鲁棒故障检测和诊断.最后,通过仿真示例说明了所提出的方法是有效的.     

含量测噪声非线性系统鲁棒滑模多故障重构观测器设计

针对一类含量测噪声的多故障并发(执行器和传感器同时出现故障)非线性系统，提出了一种完全解耦鲁棒滑模故障重构观测器设计方法。首先，将传感器故障及量测噪声作为增维向量构建广义系统，针对广义系统设计鲁棒滑模观测器。其次，考虑非线性Lipschitz系数以及故障上界未知情形，提出综合自适应律补偿的设计程式。同时，在观测器系数矩阵设计中，引入辅助矩阵以及广义约束逆矩阵，实现故障与扰动完全解耦；在此基础上，基于线性矩阵不等式提出了观测器增益矩阵设计方案。最后，综合鲁棒滑模微分器给出了执行器及传感器故障重构结论，并开展了仿真算例研究，以检验设计方案的有效性。     

柴油机及其电控系统仿真

以柴油机各部分工作过程分析为基础，在MATLAB／SIMULINK环境中建立了增压柴油机准线性动态模型、传感器模型、执行器模型和控制器模型，以YN4100QBZ增压柴油机及其电控系统为例进行了动态仿真和模型的静、动特性验证，试验结果证实了该方法的优越性。     

空调箱传感器故障在线检测和诊断新方法

针对空调箱的温度、流量等传感器进行固定偏差和漂移故障的检测与诊断,提出了一种基于统计学的方法进行在线的故障检测和诊断。主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测。联合角度法改进了传统的贡献图的诊断方法,通过对故障库中的故障知识的利用,能够在线的分离出发生故障的传感器。     

Multiobjective fault detection and isolation for flexible air-breathing hypersonic vehicle

An application of the multiobjective fault detection and isolation (FDI) approach to an air-breathing hypersonic vehicle (HSV) longitudinal dynamics subject to disturbances is presented. Maintaining sustainable and safe flight of HSV is a challenging task due to its strong coupling effects, variable operating conditions and possible failures of system components. A common type of system faults for aircraft including HSV is the loss of effectiveness of its actuators and sensors. To detect and isolate multiple actuator/sensor failures, a faulty linear parameter-varying (LPV) model of HSV is derived by converting actuator/system component faults into equivalent sensor faults. Then a bank of LPV FDI observers is designed to track individual fault with minimum error and suppress the effects of disturbances and other fault signals. The simulation results based on the nonlinear flexible HSV model and a nominal LPV controller demonstrate the effectiveness of the fault estimation technique for HSV.     

ToMFIR-based fault detection approach in frequency domain

This paper is to explore further results for total measurable fault information-based residual (ToMFIR) approach to fault detection in dynamic systems. The ToMFIR contains the essential fault information and remains unaffected by control actions in a closed-loop system. It is composed of controller residual and output residual and some of further results are developed in frequency domain. Besides the ability of detecting actuator and sensor faults, it is able to detect faults/failures resulting from the computer used for control purpose that generates control signals. Currently, all of existing fault detection schemes cannot achieve the same task at all. A practical DC motor example, with a PID controller, is used to demonstrate the effectiveness of the ToMFIR-based fault detection. A comparison with the standard observer-based technique is also provided.     

基于T-S模糊模型的离散不确定时滞系统的容错控制

研究了一类离散不确定时滞模糊系统的容错控制问题。针对非线性离散系统，构造T-S模型，引入参数不确定项和时滞项，使得模糊模型能够更精确逼近原系统。基于T-S模糊模型，利用Lyapunov方法，证明了所采用的模糊控制律使得闭环模糊系统对于执行器故障以及传赢器故障具有完整性和鲁樟挂。不确定项具有范数有界时，利用求解线性矩阵不等式（LMI）的方法，得出了闭环模糊系统在执行器故障以及传意器故障时具有完整性的充分条件。仿真结果说明了该方法的有效性。     

A Composite Adaptive Fault-Tolerant Attitude Control for a Quadrotor UAV with Multiple Uncertainties

In this paper, a composite adaptive fault-tolerant control strategy is proposed for a quadrotor unmanned aerial vehicle (UAV) to simultaneously compensate actuator faults, model uncertainties and external disturbances. By assuming knowledge of the bounds on external disturbances, a baseline sliding mode control is first designed to achieve the desired system tracking performance and retain insensitive to disturbances. Then, regarding actuator faults and model uncertainties of the quadrotor UAV, neural adaptive control schemes are constructed and incorporated into the baseline sliding mode control to deal with them. Moreover, in terms of unknown external disturbances, a disturbance observer is designed and synthesized with the control law to further improve the robustness of the proposed control strategy. Finally, a series of comparative simulation tests are conducted to validate the effectiveness of the proposed control strategy where a quadrotor UAV is subject to inertial moment variations and different level of actuator faults. The capabilities and advantages of the proposed control strategy are confirmed and verified by simulation results.

     

一类执行器卡死的T-S模糊自适应容错控制

针对一类执行器发生故障的非线性系统,提出了基于T-S模糊模型和模型参考自适应控制的容错控制设计方案。该方案特点是:在利用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模时,假设局部线性模型的参数未知,利用自适应控制算法,在线调整控制器参数,实现系统对参考模型的状态跟踪。在系统发生故障时,系统能够重构控制律以抵消故障对系统的影响,维持系统的稳定性以及期望的跟踪目标。利用李亚普诺夫理论分析了系统的稳定性,给出了能够实现状态跟踪的匹配条件以及控制器参数更新律。利用某飞机模型进行了仿真,证明本文方法的有效性。     

飞控系统主动容错控制技术综述

从控制工程的角度对目前飞行控制系统和空中交通的主动容错控制方法进行了归纳和总结。首先分析了飞行控制系统主要的故障类型,包括舵面故障、传感器故障和过程故障。然后根据线性和非线性飞机模型,分别介绍了相关的容错控制技术,主要分为基于模型和基于知识两大类。对于空中交通系统的容错控制技术也做了深入的阐述。最后,对飞行控制系统主动容错控制技术领域目前存在的一些问题以及未来的发展方向进行了探讨。     

线性系统的故障检测和最优容错控制

针对系统中含有执行器故障和传感器故障的情况,研究了线性系统的故障检测和最优容错控制问题。利用Riccati矩阵方程和Sylvester方程设计了故障情况下的动态最优容错控制律,并设计了能同时检测出故障状态和系统状态的增广的降维故障检测器,解决了最优控制中故障状态的物理不可实现问题,从而实现了系统的故障检测和容错控制并能满足二次型性能指标。仿真实例验证了这种故障检测方法和最优容错控制的有效性。     

基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构

针对一类非线性函数中耦合执行器故障的非线性动态系统, 提出一种基于自适应未知输入观测器的多故障快速重构方法, 通过引入比例项提高故障重构的快速性。首先, 将执行器故障进行解耦处理并构建包含传感器故障的增广系统。然后, 综合H_∞性能指标给出状态估计误差的稳定性证明。接着, 将观测器增益矩阵的求解转化为受线线矩阵不等式约束的非线性优化问题, 并实现执行器故障和传感器故障的多故障重构。最后, 结合单关节柔性机器人算例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于内模原理的变结构最优容错控制

针对系统中发生传感器故障和/或执行器故障的情况,兼顾考虑故障对系统内部状态和外部输出的影响,提出了一种物理上可实现的变结构动态最优容错控制方法.该方法首先利用内模原理设计了故障补偿器以补偿故障对系统输出的影响,然后利用Riccati矩阵方程设计了故障情况下的最优容错控制律.为了解决最优容错控制的物理不可实现问题,采用一种新型的降维故障诊断器,在实现故障诊断的同时完成了对系统状态的观测.最后给出了根据故障的发生情况进行变结构调节的动态最优容错控制的设计步骤.仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性.