基于事件触发的间歇传感器故障主动容错控制

提出一种基于事件触发的线性离散系统间歇传感器故障估计和主动容错控制方法.首先,利用一种新的表达方式来描述不同模态下的间歇传感器故障,并针对该故障在传感器输出端引入事件触发机制,通过获取的非均匀采样信息设计故障观测器,实现系统状态和传感器间歇故障的联合估计.然后,根据观测器的估计信息设计容错控制器,通过求解不同故障模态下...     

汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.     

非线性广义系统传感器故障估计方法

随着工业控制系统对可靠性的要求日益提高,故障诊断显得越来越重要。当系统存在干扰且干扰上界未知时,有效地对系统中的传感器故障进行估计,需要进一步的研究。为此,针对传感器故障为常值突变故障或缓慢变化故障的情况,研究了一类含外部干扰的非线性广义系统的传感器故障估计问题,提出了一种基于增广状态观测器的传感器故障估计方法。通过状态重构将传感器故障作为增广状态的一部分,构造出一个新的广义系统并设计增广状态观测器,使其能够同时对原广义系统中的状态和传感器故障进行估计;考虑到系统中的干扰项,根据李雅普诺夫稳定理论并结合线性矩阵不等式(LMI)方法,分两种情形给出了估计误差系统渐近收敛的充分条件,保证了可以对原系统中的故障进行渐近估计;通过仿真算例验证了增广观测器对传感器故障估计的有效性,表明了所提方法的可行性。     

基于T-S模糊模型的观测器和动态输出反馈容错控制器设计

针对具有执行器故障和传感器故障的非线性系统,提出了一种基于T-S模型的观测器设计和动态输出反馈控制器设计方法。首先,将非线性系统转化为T-S模型,以此模型作为设计模型,利用扩展传感器故障为辅助状态向量的方式,将系统扩展为增维的T-S描述系统;然后,针对增维的T-S描述系统,设计模糊自适应观测器以达到对非线性系统的状态、执行器和传感器故障同时估计的目的;最后,基于观测器对传感器和执行器故障的估计,设计了一种动态输出反馈容错控制器以达到容错控制的目的,其中以线性矩阵不等式的方式给出了观测器和容错控制器存在的充分性条件。通过实例仿真验证了该文设计方法的有效性。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于观测器的车辆电子稳定控制系统执行器故障重构

为提高执行器故障时车辆在复杂工况下运行的稳定性，针对不确定车辆电子稳定控制系统设计基于观测器的故障重构策略.考虑系统中的不确定因素，建立双输入双输出四轮转向系统车辆数学模型.构造増广系统，利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式技术获得观测器增益矩阵.通过MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真验证该方法的有效性.结果表明:在故障发生时，观测器的状态估计值与真实值之间存在一定偏差，但很快能够跟踪上车辆的实际运行状态，实现故障诊断的目的.与前轮转向系统相比，四轮转向系统能够显著增强高速运行时车辆的稳定性和安全性.     

离散非线性系统状态和故障估计

针对同时含有执行器故障和传感器故障的离散Lipschitz非线性系统,提出一种可以同时估计系统状态、执行器故障和传感器故障的观测器设计方法。首先,通过系统状态向量的扩展,将原系统化为形式上不含传感器故障的广义Lipschitz非线性系统;然后,对得到的广义系统设计可以同时估计系统状态和执行器故障的观测器;最后,将观测器设计过程化为求解线性矩阵不等式的形式。仿真结果表明,所提方法具有有效性、正确性以及优越性。相较于现有很多方法,所提方法具有高效快捷的特点,具有较强的实用性。     

无线传感器网络控制系统故障检测

为了确保无线网络控制系统运行的可靠性,该文针对由无线传感器网络组成的网络控制系统,设计了基于离散切换系统的故障观测器.假定其可能发生故障,对其进行故障检测研究.通过研究无线传感器网络数据的传输特性,构建了增广故障观测器.将该观测器等效为离散切换系统.利用李雅普诺夫稳定性理论将观测器稳定条件归结为1个线性矩阵不等式,给出了稳定性证明.该观测器能在1s内跟踪上原系统的状态.当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测故障.仿真示例验证了该文方法的有效性.     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

基于传感器最优配置的故障检测观测器设计

提出一种基于传感器最优配置的故障检测观测器设计方法．针对线性时不变动态系统，给出了故障检测观测器设计问题以及基于传感器最优配置的故障检测观测器设计问题的描述．通过最优地选择测量变量，使满足系统测量成本最低的情况下，达到对故障具有尽可能大的灵敏度，而同时对未知输入信号的影响具有尽可能强的鲁棒性目标．仿真算例说明了设计方法及算法的有效性．     

传感器和执行器故障检测与隔离方法

设计构造一种基于观测器的故障检测与定位方法,该方法对多输入多输出随机系统中传感器和执行器同时发生的故障或分别发生的故障进行检测和定位.为确定故障位置,先将原系统按传感器个数划分成若干子系统,使每个子系统与特定的传感器故障不相关而与其他传感器故障相关,再为每个子系统设计一个观测器,使其对特定的执行器故障不敏感而对其他执行器故障的敏感度最大.由此,利用观测器的信息统计量,经逻辑判别便可确定系统中传感器或执行器故障位置.     

基于T-S模糊建模方法的近空间飞行器姿控系统传感器故障调节技术研究

针对近空间飞行器从近空间空域返回地面再入大气层的飞行过程中其姿态控制系统发生传感器故障的情况,研究了基于广义扩张系统方法的传感器故障调节问题。首先,将再入飞行阶段的近空间飞行器非线性姿控系统用一组T-S模糊模型来表示,并基于此模糊模型引入传感器故障模型。然后,将含有传感器故障的T-S模糊模型利用广义扩张系统方法将其转化为T-S模糊奇异系统,进而设计一个全维状态观测器来得到被控系统的状态向量和传感器故障信号的估计值,并在此基础上提出了一个利用传感器故障补偿技术的反馈控制策略,使得闭环控制系统能够渐近调节传感器故障的影响。最后,通过数值仿真验证了所提方案的有效性。     

电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum, CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation, FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。     

一类带有时变时滞的Lur＇e型切换系统的故障估计

研究了一类带有中立项和时变时滞信号的非线性切换系统的故障估计问题。通过设计基于观测器的切换故障估计器,将故障估计问题转化为H∞滤波问题。在任意切换信号下,通过选取合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导并证明了由原系统和估计系统组成的增广系统绝对稳定,同时满足给定的H∞性能指标的时滞相关充分条件。进一步利用锥形补方法给出所设计的估计器参数矩阵的解。最后通过算例验证了所提方法的有效性。     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。     

网络控制系统的故障检测

针对一类同时存在时变时延与随机丢包的网络控制系统,研究了系统的鲁棒故障检测问题。考虑传感器与控制器之间、控制器与执行器之间的随机丢包与时变时延的现象,首先将时变时延对系统的影响转化为未知有界条件下的不确定项,再将随机丢包用满足Bernoulli分布的二进制序列来描述,并设计了系统的鲁棒 故障观测器,给出了基于观测器闭环系统渐近稳定的充分条件。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

汽车侧倾角速度传感器的故障诊断和重构

针对汽车侧倾角速度传感器故障对控制系统的影响问题, 提出了一种基于模型的故障诊断和故障重构方法, 并给出了系统的理论证明。对于满足Lipchitz 条件的多输入多输出非线性系统, 可应用带有模型不确定性的一维线性状态方程作为其等效模型, 进行传感器的故障诊断。并在此基础上应用经典的观测器理论设计了残差生成器, 通过特征结构配置的方法, 证明了模型不确定性、执行器故障和干扰可以实现在残差中的完全去耦。采用整车的八自由度模型进行Simulink 仿真, 结果证明了结论的有效性。与其他方法相比, 笔者算法得到的残差具有很强的鲁棒性, 重构出的传感器信号具有很高的精度。     

基于运行模式的车辆能耗排放估计方法

车辆能耗排放特征与车辆运行模式密切相关.为提高车辆能耗排放估计的准确性,利用稀疏移动传感器数据,提出了一种基于运行模式的车辆能耗排放估计方法.以真实的车辆轨迹数据对模型进行了标定与验证.研究表明,所提出的车辆能耗排放估计方法能够有效地反映真实的车辆能耗排放特征.研究成果有助于拓展稀疏移动传感器数据的应用范围,为估计车辆能耗排放特征提供了一种新的研究思路.     

基于模糊T-S自适应观测器的近空间飞行器故障诊断与容错控制

提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制策略,应用到近空间高超声速飞行器(NSHV)上处理执行器故障.NSHV是非线性、多变量和强耦合的系统,首先使用T-S模糊技术建模,基于T-S模型设计自适应故障诊断观测器(AFDO).然后定义AFDO和实际系统误差的范数作为残差来检测故障,采用自适应故障估计算法估计系统故障.基于所得故障信息,设计容错控制器(FTC)来补偿执行器的失效.通过求解线性矩阵不等式得到AFDO的增益矩阵,采用Lyapunov理论证明了误差系统的稳定性.最后,对高超声速飞行器的纵向模型进行算法验证,仿真结果表明了所提方法的有效性.