数据驱动逆系统方法的多模型主动容错控制

针对非线性系统提出了一种基于数据驱动逆系统思想的多模型主动容错控制方法;该方法首先采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对系统正常以及各种先验故障情形建立其逆模型,并以此构造系统的基本逆模型库,实际运行时依据系统性能指标切换函数,经在线计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,调用与之匹配的LS-SVM逆模型,使其始终与被控对象串联保持为不变的伪线性系统,并以固定的内模控制器实现非线性系统对已知故障的快速容错;当系统发生未知故障时,切换至基于数据驱动技术的无模型自适应控制器(MFAC)进行过渡容错控制,在保证系统稳定的同时利用过渡容错期间的输入输出(I/O)数据建立系统当前故障情形的逆模型并添加到模型库中,使其具有自学习能力;最后以一仿真算例验证了文中所述方法的有效性。     

基于LSSVM逆系统在污水处理系统DO控制中的研究

针对污水处理控制系统的非线性及时变等特点,在分析常规PID控制和模糊控制不足的基础上,以溶解氧DO为控制对象,提出一种由LS-SVM的逆模型与PID结合的复合控制系统,由LS-SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制。同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷。仿真研究结果表明LS-SVM的逆模型辨识能力强,具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。     

基于GA-SVM逆系统的机械臂内模控制

六自由度机械臂系统具有强耦合、多输入多输出、非线性的特性,且难以求解精确的动力学模型。针对上述问题,提出了一种基于GA-SVM逆系统的六自由度机械臂内模控制方法。将逆系统方法用于六自由度机械臂的解耦可以有效简化控制器的设计,为了避免逆系统方法复杂的解析过程,采用基于支持向量机(SVM)辨识逆系统模型以实现解耦,并用遗传算法(GA)优化SVM系统参数以提高模型的准确性。同时,为了弥补SVM辨识逆系统的误差以及抑制系统存在的扰动,设计内模控制器以保证系统的鲁棒性和稳定性。实验结果表明,该方法不需要知道六自由度机械臂的数学模型和内部结构,也能实现各关节位置的快速精确定位控制,且具有良好的鲁棒性,结构简单,需要调节的参数少,易于工程实现。     

基于LS-SVM非线性内模控制在焊缝跟踪中的运用

针对单纯的模糊控制器在焊接机器人的焊缝跟踪中的控制精度欠佳、自适应性不强等问题,设计了一种新的用于焊缝跟踪的LS-SVM非线性内模控制器。通过样本数据建立系统固定的LS-SVM逆模型,与系统串联成精确的伪线性系统,对伪线性系统采用鲁棒性强的内模控制。仿真结果表明该方法具有很好的跟踪结果。     

基于多模型切换的智能主动容错控制方法研究

针对某些具有可能故障先验知识的非线性系统,采用主动容错控制方法,基于神经网络对系统正常及各种先验故障情形建模,并采用基于神经网络的PID控制方法离线整定出各种故障模式下的控制律,由此建立模型库;在系统实时运行时,依据系统性能容忍度指标和模型失配度指标的计算分析,判断系统所处运行模式,切换与该模式匹配的控制律,从而达到系统主动容错控制的目的.最后将所提出的主动容错控制方法应用于某一非线性系统和线性系统,仿真结果表明了方法的有效性.     

基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制

为了提高传统逆系统方法的鲁棒性和抗干扰能力, 提出了基于支持向量机α阶逆系统方法的非线性内模控制新方法. 该方法利用支持向量机辨识非线性系统的α阶逆模型, 并将其串连在原系统之前得到复合的伪线性系统. 对求得的伪线性系统采用内模控制方法进行控制. 仿真结果证明了该方法的有效性. 理论分析和仿真结果均表明, 该方法不依赖于系统的模型, 且较一般的逆系统方法鲁棒稳定性好, 设计简单, 跟踪精度高, 是解决非线性系统控制的一种可行的理论方法.     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

基于LS-SVM/PID复合逆系统的预测控制

为了提高预测控制算法的控制性能,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)/PID复合逆系统的预测控制算法。该算法在PID控制的基础上,利用LS-SVM离线建立被控对象的非线性逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制,其克服了逆系统方法鲁棒性不强的缺陷,并与原系统串联构成一个伪线性系统;然后,结合预测控制算法实现系统的预测控制。仿真结果表明,该算法具有较好的跟踪性能和抗干扰能力。     

非线性不确定系统的OS-LSSVMR内模控制

针对非线性、不确定性对象内模控制不易精确建模的问题,提出OS-LSSVMR(online-sparse-least-squares-support-vector-machines-regression)在线调整模型的内模控制方法.首先介绍一种具有在线建模和稀疏性解的OS-LSSVMR;再采用OS-LSSVMR建立内模控制的正向模型,对模型可逆并且唯一的非线性系统设计逆模控制器;在模型偏离被控对象时在线修正正逆模型.仿真表明,该方法对非线性不确定性系统具有较好的实时性、鲁棒性和在谮线校正功能.     

基于最小二乘支持向量机逆系统的赖氨酸发酵过程解耦控制

将逆系统方法与支持向量机相结合,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的阶逆系统的赖氨酸发酵过程多变量非线性解耦控制方法．在分析了系统可逆性的基础上,利用具有高斯核函数的LS-SVM离线建立赖氨酸发酵过程的非线性逆模型．将得到的LS-SVM逆系统串联在原反应系统之前,使得复杂的非线性多变量系统解耦成多个相对独立的单输入单输出伪线性子系统,从而可用线性系统控制方法对其进行控制．仿真结果表明,LS-SVM逆系统解耦控制方法具有良好的逼近非线性系统的性能．该方法为实现多输入多输出非线性系统的解耦控制提供了一条新的思路．     

基于逆系统方法的非线性系统内模控制

本文的目标是采用逆系统方法来达到对一类特殊的非线性连续动态系统的跟踪控制。基于高斯基函数的径向基数神经网络以其在函数逼近方面的优势而被用来逼近已知对象的α-阶积分逆系统。为了提高控制精度，我们利用内模控制来减少由于建模及扰动引起的误差作用。仿真结果表明此方法具有理想的效果和高的精度，且内模控制器设计简单。     

风能转换系统的LPV主动容错控制

随着对风力机效率和可靠性要求的提高,现代风力机不再如传统风力机那样一味追求高的产能。本文针对桨距执行器故障的风能转换系统具有非线性性和参数严重不确定性,提出了基于LPV增益调度的风能转换系统的主动容错控制方法,降低故障对机组动态特性的影响。基于LPV凸分解方法,将风能转化系统非线性模型化为具有凸多面体结构LPV模型,利用LMI技术对凸多面体各个顶点分别设计满足性能要求的控制器,再利用各顶点设计的反馈控制器得到具有凸多面体结构LPV容错控制器。仿真结果表明,LPV增益调度技术可以成功地应用于风能转换系统的容错控制,在有故障的情况下,仍能保持系统的稳定和良好的动态性能。     

非线性系统的主动容错控制

对一般的非线性系统提出了一种新的主动容错控制方法.系统正常工作时,采用基于迭代学习观测器的输出反馈控制策略,控制器为迭代学习观测器的状态和调节参数的函数,此输出反馈控制器能良好地镇定该非线性系统.当系统发生故障后,进行控制器重组,在调节参数的自适应调节律中引入了故障估计的信息,使得系统发生故障后包含故障估计信息的重组控制器仍然能使系统稳定,实现了非线性系统的主动容错控制.计算机模拟显示所提出算法的有效性.     

基于信号重构的可重构机械臂主动分散容错控制

针对可重构机械臂系统传感器故障,提出一种基于信号重构的主动分散容错控制方法. 基于可重构机械臂系统模块化属性,采用自适应模糊分散控制系统实现正常工作模式时模块关节的轨迹跟踪控制. 当在线检测出位置或速度传感器故障时,分别采用数值积分器或微分跟踪器重构相应信号,并以之代替故障信号进行反馈实现系统的主动容错控制. 此方法充分利用了冗余信息,避免了故障关节控制性能的下降对其他关节的影响. 数值仿真结果验证了所提出容错控制方法的有效性.     

一种容错飞行控制的神经网络方法研究

文章提出了一种新的主动容错飞行控制系统设计方法,可同时进行飞控系统执行器的故障诊断和容错控制;首先建立飞机执行器故障模型,接着应用改进的BP神经网络算法,进行飞行控制系统模型辨识,实时进行故障诊断;然后根据故障诊断信息进行自适应容错控制,为了克服故障系统引起的模型误差和非线性因素的影响,设计了自适应神经网络PID参数整定和动态逆控制器,对飞行控制系统执行器故障进行容错控制,以实现系统的良好模型跟踪和动态性能;仿真结果表明,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了执行器的在线故障诊断与容错控制,达到了理想的效果.     

一种基于主动复制的动态容错算法

对于诸如Web服务这种面向广域环境的分布计算,服务应答慢等同于不可用。它在不改变可用性的前提下对算法的性能提出了很高的要求。然而目前的容错算法很少致力于提高算法的性能。文中提出一种新的复制算法RRR。它的主要优点是:应答由处理速度最快的副本返回,响应时间短;节约系统资源;基于主动复制,但避免了重复嵌套呼叫问题。最后用理论分析和实验证明了算法的优点。     

基于渐近调节的容错控制

针对线性动态故障系统,提出了一种基于线性二次型问题的容错控制方法,该方法可以通过牛顿一拉普森迭代算法来渐近调节状态反馈控制律,以降低故障系统由于故障诊断和系统重构的延时所产生的运行风险,从而提高系统性能。给出了适用该方法的充分条件,并进一步讨论了该方法在系统能耗方面的优越性,对一个具体航空系统进行了仿真,结果证实了该渐近方法的有效性。     

一种基于主动复制的动态容错算法

对于诸如Web服务这种面向广域环境的分布计算，服务应答慢等同于不可用。它在不改变可用性的前提下对算法的性能提出了很高的要求。然而目前的容错算法很少致力于提高算法的性能。文中提出一种新的复制算法RRR。它的主要优点是：应答由处理速度最快的副本返回，响应时间短；节约系统资源；基于主动复制，但避免了重复嵌套呼叫问题。最后用理论分析和实验证明了算法的优点。