基于自适应控制技术的故障诊断与容错控制研究

发布时间：2017-05-11 14:20

  本文关键词：基于自适应控制技术的故障诊断与容错控制研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了改进系统的可靠性及保证系统在各种情况下稳定,文献提出了许多有效的故障容错控制方法。在系统故障中,执行器故障和传感器故障是常见故障。到现在为止,文献中有许多有关执行器故障和传感器故障的成果,但是,这些理论研究并不完善,还有许多值得进一步研究的问题。本文结合自适应控制技术和其它控制技术,研究了包括具有/不具有时滞的线性/非线性系统在内的不确定动态系统的故障诊断与容错控制。首先,提出了一种能够同时处理增益和偏置故障的时变复合故障模型,研究了一个或多个执行器/传感器发生该故障的非线性系统的故障诊断与容错控制。然后,利用隐函数定理,挖掘神经网络基函数的有关性质,研究不可建模故障的诊断与补偿。接着,研究了不确定时滞系统的故障检测问题,设计能对未知时滞进行估计的新型自适应观测器。进而,定量分析了故障诊断所诱导的时滞及其对系统性能的影响。最后,在上述结果的基础上,研究了具有执行器故障的网络化的非线性系统的协同自适应容错跟踪控制问题。本文主要内容如下:第一,针对一个执行器发生故障的情况下,研究了T-S模糊系统的容错控制问题。首先,提出了一种集成了时变偏置和增益故障的更为一般的执行器故障模型。然后,设计了滑模观测器以提供用于故障检测与分离的残差,并提出了一种新型故障诊断算法。该算法取消了传统的输出误差的时间导数必须已知的假设,进而,设计了新型故障估计观测器,并利用所获得故障信息提出了故障调节方案以补偿执行器故障。另外,基于Lyapunov稳定理论,推导出滑模观测器的存在条件。最后,近空间飞行器的仿真结果说明了所提方法的有效性。第二,针对一个传感器发生故障的情况下,研究了NSHV动态的故障诊断与估计问题。首先,利用T-S模糊系统被用来描述NSHV动态。其次,提出了一种更为一般的传感器故障模型,该模型不仅包含增益故障还包括偏置故障。接着,提出了一种新型基于滑模观测器的自适应故障诊断算法以检测、分离及估计故障,取消了相关文献中所需的假设——输出误差的一阶导数已知、系统状态在故障发生前后必须有界。最后,仿真结果显示了所提技术的有效性。第三,针对多个执行器发生故障的情况下,研究了由T-S模糊系统表示的近空间飞行器姿态动态的容错控制问题。首先,执行器故障可表示为系统状态的未知函数。设计滑模观测器来参数残差以便故障的检测和分离。基于Lyapunov稳定理论,提出了新型故障诊断算法。该算法取消了已有成果中某些假设。接着,针对两种情形:状态可测与不可测,提出了两种调节方案以补偿故障。该方案利用模糊逻辑系统(Fuzzy logic systems,FLSs)逼近未知状态相关的执行器故障,且不需要故障时间导数上界已知的条件。另外,基于Lyapunov稳定理论,推导出滑模观测器的存在条件。最后,近空间飞行器的仿真结果说明了所提方法的有效性。第四,研究了一类具有多个执行器故障的不确定非线性系统的容错控制问题,提出了基于观测器的容错控制方案。首先设计了自适应模糊观测器来提供残差以便检测与分离故障,再利用backstepping方法,提出了一种新型故障诊断算法。该算法不需要输出误差的导数已知的假设。进而,提出了故障调节方案。该方案不需要知道故障时间导数的上界。所提容错控制器保证闭环系统中所有信号是半全局一致终结有界,且收敛到原点的一个小邻域内。最后,利用一个数值算例来说明所提容错控制方法的有效性。第五,研究了一类具有执行器故障的高次非线性系统的自适应主动容错问题。假设执行器故障不具有传统的关于系统状态、控制输入的仿射形式。在分析传统的被动、主动容错控制器设计的基础上,利用所挖掘的径向基函数神经网络的基函数有关特性和隐含数定理,提出一种基于神经网络的自适应容错控制框架。与文献中现有成果相比,该容错控制框架能使故障出现与故障调节之间的时间间隔(称之为故障诊断所诱导的时滞)最小,进而减少该时滞对系统性能的负面影响。而且,该控制方案不需要额外的故障检测、分离模块。最后,仿真结果说明了所提容错控制方法的有效性。第六,研究了一类非线性时滞系统的故障检测问题。假设所考虑的时滞为未知常数。为了克服已有结果中的缺点——故障诊断观测器中含有未知时滞,提出了一种新型自适应模糊观测器。该观测器能够在线估计未知时滞常数,保证观测误差是有界的且显示了该观测器的收敛性。另外,推导了该观测器存在的充分条件。最后,仿真结果说明了所提算法的有效性。第七,众所周知,在故障出现与最终故障调节之间总存在一定时滞。本文称之为故障诊断所诱导的时滞。该时滞将导致系统性能与稳定性的严重损失。本文研究了该时滞对系统性能的负面影响。首先,设计故障诊断模块来诊断传感器故障。该故障不仅包含时变偏置故障还含有时变增益故障。同时,计算出故障诊断的每一步所花费的时间,并严格推导出其解析表达式。进而,分析故障诊断所诱导的时滞对系统性能的影响。在此基础上,给出了故障必须满足的条件使得即使在标称控制器控制下故障系统在该时滞内仍是有界甚至是稳定的,即故障的幅度必须满足一定条件。另外,提出了相应地解决方案以减少该时滞的负面影响。最后,近空间飞行器的仿真结果说明了所提方法的有效性。最后,针对具有执行器故障的网络化的不确定非线性系统,研究了其协同自适应容错跟踪控制问题,提出了新型协同容错控制方案,保证所有跟随者节点能渐近同步于领航者节点,且同步误差收敛到原点的一个小邻域内。假设通讯网络的拓扑结构式固定的。通过对最优逼近误差和外来干扰进行自适应补偿,取消了已有成果所需的假设——最优逼近误差和外来干扰的上界必须已知。另外,基于几何图论和Lyapunov稳定理论给出了所提算法的稳定性和参数收敛的分析。该容错控制方案不需要额外的故障分离模块。最后,仿真结果证实了该理论结果。
【关键词】：故障检测 故障估计 故障调节 容错控制 自适应控制
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP277;TP302.8
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 注释表14-15
• 第一章 绪论15-23
• 1.1 研究背景及意义15-16
• 1.2 容错控制方法16-18
• 1.2.1 被动容错控制方法16
• 1.2.2 主动容错控制方法16-18
• 1.3 本课题的研究现状18-21
• 1.3.1 执行器/传感器故障的故障诊断与容错控制18-19
• 1.3.2 非线性时滞系统的故障诊断与容错控制19-20
• 1.3.3 FDI诱导的时滞及其对被控系统稳定性的影响20-21
• 1.3.4 近空间飞行器的容错控制21
• 1.4 本文的内容及安排21-23
• 第二章 具有执行器故障的T-S模糊系统的容错控制及其在近空间飞行器的应用23-38
• 2.0 引言23-24
• 2.1 T-S模糊模型及问题描述24-25
• 2.2. 故障诊断与故障调节25-35
• 2.2.1 故障检测26-28
• 2.2.2 故障分离28-31
• 2.2.3 故障估计31-33
• 2.2.4 故障调节33-35
• 2.3 仿真结果35-37
• 2.3.1 近空间飞行器的建模与分析35-36
• 2.3.2 仿真结果36-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第三章 具有传感器故障的近空间高超飞行器的故障诊断与估计38-48
• 3.1 引言38
• 3.2 NSHV建模与分析38-40
• 3.3 模糊自适应故障诊断观测器设计40-42
• 3.4 故障估计42-46
• 3.5 仿真结果46-47
• 3.6 本章小结47-48
• 第四章 具有多执行器故障的NSV姿态动态的的模糊容错控制48-66
• 4.1 引言48
• 4.2 NSV动态的T-S模糊模型及FLS的数学描述48-52
• 4.2.1 NSV动态的T-S模糊模型48-50
• 4.2.2 FLSs的描述50-52
• 4.3 故障诊断和基于FLSs的容错调节52-64
• 4.3.1 故障检测52-53
• 4.3.2 故障分离53-57
• 4.3.3 基于FLSs的故障调节——系统状态可测情形57-62
• 4.3.4 故障调节——系统状态不可测情形62-64
• 4.4 仿真结果64-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第五章 高次非线性系统的自适应backstepping容错控制66-84
• 5.1 引言66
• 5.2 问题描述与预备知识66-69
• 5.2.1 问题描述66-67
• 5.2.2 Nussbaum-type增益67-68
• 5.2.3 模糊逻辑系统的描述68-69
• 5.3 容错控制器的设计69-81
• 5.3.1 故障检测69-76
• 5.3.2 故障分离与估计76-80
• 5.3.3 故障调节80-81
• 5.4 飞行器纵向运动动态应用81-83
• 5.5 本章小结83-84
• 第六章 未建模故障的自适应主动容错控制84-96
• 6.1 引言84
• 6.2 问题描述与神经网络简介84-86
• 6.2.1 问题描述84-85
• 6.2.2 神经网络简介85-86
• 6.3 基于神经网络的容错控制器设计86-94
• 6.3.1 正常控制器的设计（无故障）86-87
• 6.3.2 被动容错控制器的设计87-93
• 6.3.3 自适应主动容错控制器的设计93-94
• 6.4 仿真结果94-95
• 6.5 本章小结95-96
• 第七章 一类非线性时滞系统的故障检测96-105
• 7.1 引言96
• 7.2 问题描述96-97
• 7.3 故障检测观测器设计与稳定性分析97-103
• 7.4 仿真结果103-104
• 7.5 本章小结104-105
• 第八张 故障诊断所诱导的时滞及其对系统性能的影响105-119
• 8.1 引言105
• 8.2 问题描述105-107
• 8.3 故障诊断107-111
• 8.3.1 故障检测107-108
• 8.3.2 故障分离108-109
• 8.3.3 故障估计109-111
• 8.4 性能分析111-117
• 8.5 仿真结果117-118
• 8.6 本章小结118-119
• 第九章 多智能体系统的协同自适应容错跟踪控制119-131
• 9.1 引言119
• 9.2 预备知识119-122
• 9.2.1 图论理论与符号120
• 9.2.2 问题描述120-122
• 9.3 主要结果122-130
• 9.3.1 标称控制器的设计与故障检测122-127
• 9.3.2 自适应容错协同控制127-130
• 9.4 仿真结果130
• 9.5 本章小结130-131
• 第十章 总结与展望131-133
• 10.1 论文总结131
• 10.2 研究展望131-133
• 参考文献133-145
• 致谢145-146
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况146-147

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本文编号：357450