部分扇形区域极点配置的可靠控制

针对线性定常系统,采用连续增益故障模型提出了考虑执行器故障的部分扇形区域极点配置的可靠控制问题.当系统发生故障时,正常控制的闭环系统极点可能跳出所给定的复平面区域,而可靠控制的闭环系统仍然保持极点在指定的区域内。本文利用线性矩阵不等式(LMI)给出了部分扇形区域极点配置的可靠控制器存在的充分条件。研究成果的仿真,不仅验证所提出方法的可行性;而且比较了部分扇形区域极点配置正常控制器和可靠控制器的控制效果。进一步看出对系统进行可靠极点配置的必要性。     

一类线性系统区域极点配置静态输出反馈可靠控制

考虑连续线性系统,在连续增益故障模型的前提下,提出带有执行器故障的圆形区域极点配置的静态输出反馈的可靠控制问题。本文利用线性矩阵不等式(LMI) 在考虑执行器故障模型的基础上,给出圆形区域极点配置的静态输出反馈的可靠控制器存在的充分条件。通过成果的仿真,并进一步说明当系统发生故障时,正常控制的闭环系极点可能离开所给定的圆形区域,而可靠控制的闭环系统仍然会保持极点在给定的圆形区域内。从而看出对系统进行极点配置的静态输出反馈的可靠控制的必要性。     

线性系统区域稳定的可靠控制

针对线性系统,提出了抵御系统执行器故障和不确定性的状态反馈区域稳定可靠控制设计问题.通过对具有连续增益故障控制系统的分析,给出了区域稳定可靠控制器存在的充分条件和设计方法.所设计的区域稳定可靠控制器可以消除执行器故障对闭环系统极点配置的影响.使用线性矩阵不等式(LMI)表示的结果能够容易得到可靠控制增益的数值解.通过CH-47双旋翼直升机的实例仿真验证了该结果的可行性.通过比较区域稳定正常控制系统和可靠控制系统,进一步说明对系统进行可靠控制设计的必要性.     

具有传感器故障的可靠圆盘极点配置

针对线性定常系统，提出了考虑传感器故障的指定圆盘极点配置可靠控制问题，在考虑更一般、更实际的传感器故障模型的基础上，给出了系统将极点配置到指定圆盘内的充分条件，通过求解LMI完成状态反馈控制器的设计，仿真例子验证了该结果的可行性，并进一步说明了对系统进行可靠设计的必要性。     

起重机吊重系统降维观测器设计与仿真

研究起重机吊重系统稳定性控制问题,由于吊重过程产生摆动,起重机吊重系统防摇控制技术中的摆角和摆角速度信息难以准确测量,影响吊重的安全性。为此提出设计了起重机吊重系统降维状态观测器,给出了状态观测器的结构和增益矩阵,实现对摆角和摆角速度的状态信息重构。观测器能够分别在3.5s和1s内估计出系统的摆角和角速度,而且有较强的鲁棒性,实现防摇控制。由于观测器增益参数对观测器极点变化具有不同程度的敏感性,极点越大,收敛速度越快,观测时间越短。但是极点过大也会导致误差出现急剧峰值,不利于防摇实现。仿真结果表明,合理选择极点和设计降维观测器结构能够很好实现状态信息的软测量控制问题。     

基于神经网络与模糊融合的外围故障诊断方法

针对用传统检测方法诊断模拟电路系统设备外围故障困难的问题,提出了一种利用BP神经网络与模糊融合相结合的故障诊断新方法,将神经网络与模糊融合结合起来,实现两者优势互补;首先利用神经网络的泛化能力对系统内部各可测点电压各用一个独立的BP神经网络对系统进行初级诊断,然后根据初级诊断结果,运用模糊融合诊断方法进行故障诊断,诊断结果更趋于合理,对模拟电路系统的外围故障实现正确定位;该方法能充分利用系统内部故障信息,有效避免采集外围设备信息的困难。     

非线性奇异系统的故障诊断与容错控制

本文针对一类非线性奇异系统进行了故障诊断与容错控制研究。首先通过设计观测器来观测系统的状态和故障,然后通过矩阵运算来消除故障,实现系统的容错控制。     

区域极点配置在机器人手臂运动模型中的分析及比较

针对一类线性系统的区域极点配置的稳定问题,以机器人手臂为研究对象,对被控对象进行相关描述并且建立运动模型。给出线性系统区域极点配置在机器人手臂的运动模型稳定中的重要结论。利用LMI求解出控制器,并例举一个具体实例通过计算机仿真证实结论的正确有效性,通过分析得出区域极点配置的控制方式较精确极点配置的控制方式在稳定性特征上能够更好的控制系统,使得系统满足静态与动态特性。     

极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制

研究了线性不确定系统区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计问题．首先在连续型执行器故障模型下，利用线性矩阵不等式方法，建立了容错控制中区域极点指标与方差上界指标间的相容性理论；然后，应用极值原理分析了与区域极点指标相容的方差上界指标的取值范围；最后，给出了同时满足区域极点与状态方差约束下的动态输出反馈可靠控制器的设计步骤．仿真实例验证了结果的有效性．     

一种非线性非高斯随机系统的故障诊断方法

针对非线性非高斯随机系统在线故障诊断的问题,运用粒子滤波器提出了一种基于方差自适应粒子滤波器的非线性非高斯随机系统的故障诊断方法,可以用来解决系统的参数偏差型故障诊断问题。通过对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真研究,可以看出,该算法实现简单,易于对系统进行在线估计,对于发生缓变和突变的参数偏差型故障的检测与估计均较为有效。     

基于UIOs的风力机传动系统多故障诊断

风力机故障诊断通过对机组运行数据进行提取、估计,以辨别出故障并获得故障信息.但目前风力机故障检测大多考虑单个故障发生的情况,而实际工程中无法避免多故障同时发生.通过设计未知输入观测器组,解决了风力机传动系统执行器和传感器的多故障诊断及隔离.针对不同故障类型各设计一组未知输入观测器.观测器组中的每个未知输入观测器产生一个残差信号,该残差不敏感于相应故障,但敏感于其他故障.通过对比观测器组中的残差信号可实现单一或多故障诊断.建立风力机传动系统故障模型,仿真分析得出该方法具有可行性.     

A hybrid fault prediction method for control systems based on extended state observer and hidden Markov model

Fault diagnosis and prediction for complex control systems rely either on the collection of rich data for training neural networks or on the system models and prior knowledge of faults. These methods are difficult to apply directly in complex integrated systems due to the large uncertainties in practical scenarios. A new fault diagnosis and prediction technique that is based on extended state observer (ESO) and a hidden Markov model (HMM) for control systems is proposed in this paper. Real-time and predictive information that is obtained by ESO of the active disturbance rejection control (ADRC) is utilized to improve the HMM method for the fault prediction of control systems with large uncertain disturbances. The proposed approach realizes a high recognition rate with a small demand for data, and the dependence on the system model is weak without prior knowledge of faults. Fault prediction of the control system output can be realized without additional sensors. The proposed solution is evaluated in simulations of an asynchronous servo motor control system against the traditional control method and the ADRC control. The results indicate that the proposed method performs well in fault prediction and outperforms the traditional method in terms of control when disturbances and failures occur.     

基于神经网络观测器的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断

针对基于解析模型的卫星姿态控制系统陀螺故障诊断方法存在设计复杂、参数求解困难的问题,提出一种基于神经网络观测器的陀螺故障诊断方法。由系统内的冗余关系导出故障诊断逻辑,实现对陀螺故障的检测和隔离;同时利用先验模型知识和神经网络的非线性建模特性对陀螺故障进行估计。仿真结果表明,该方法能够实现对陀螺故障的检测、隔离和估计。     

时滞系统基于对偶原理的故障诊断

研究时滞系统中含有执行器故障和传感器故障情况下的故障诊断方法,提出一种基于对偶原理的故障诊断器的设计方法.首先将故障状态转化为增广系统的状态,然后利用对偶原理将基于观测器的故障诊断器的设计问题转化为状态反馈控制器的设计问题.根据不同的要求,分别设计了渐近稳定的故障诊断器和保性能故障诊断器.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,实现了系统的实时在线故障诊断.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

双时滞系统的故障诊断和动态最优容错控制

对含有状态时滞和控制时滞的线性时滞系统, 研究系统发生不可直接测量的传感器故障和执行故障时的故障诊断和最优容错控制问题. 首先基于时滞系统的线性变换, 利用Riccati矩阵方程和Sylvester方程设计了故障情况下的最优容错控制律, 并证明了最优容错控制律的存在唯一性. 然后通过构造一种新的含有故障的增广系统的降维状态观测器, 实现了故障的实时在线诊断和系统状态的观测, 解决了最优容错控制的物理不可实现问题. 最后利用故障诊断的结果给出了物理可实现的动态最优容错控制律. 仿真实例验证了故障诊断方法和动态最优容错控制方法的可行性和有效性.     

基于LMI的非线性差分-代数系统的鲁棒故障诊断

针对非线性不确定差分-代数系统(DAS),提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的故 障诊断方法.该方法首先利用已知的DAS标称模型构造一个由差分方程和代数方程组成的辅 助系统,然后基于状态差值与差分方程中的故障以及约束输出差值与代数方程中的故障之间的 关系,将故障辨识问题转化为参数估计问题,最后利用LMI方法对故障进行在线辨识.仿真结 果表明了该方法的有效性.     

Reliable State Feedback Control Synthesis For Uncertain Linear Systems

This paper is concerned with the problem of designing reliable state‐ feedback control for a class of uncertain linear systems with norm bounded uncertainty. A procedure for designing reliable state‐feedback control is presented for the case of actuator faults that can be modeled by a scaling factor. In the design, the performance of the normal system (without fault) is optimized, as the considered system operates under the normal condition most of the time. In addition, when actuator faults occur, the closed‐loop system retains robust stability and satisfies a known quadratic performance bound. A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed design method.     

基于系统参考模型的混合故障诊断技术研究

为满足复杂系统的故障诊断需求,提出了一种基于系统参考模型的混合故障诊断方法。针对不同系统中各节点的多种故障模式和交联关系,采用定性和定量的方法建立混合故障诊断参考模型。首先构建系统对象的故障元模型,然后建立对应的领域模型,最后基于故障诊断推理机实现对系统当前故障的诊断。通过构建某飞行数据设备的故障诊断模型,并进行仿真验证,结果表明该方法可以实时准确地判定系统故障,为提高复杂系统故障诊断的效率、提升系统运行安全提供了有效保障。