基于自适应观测器故障诊断与容错控制研究

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1、摘要木文研究了多输入多输出线性系统执行器故障的调节问题和一类非线性系统故障调节问题,并在半物理飞控仿真平台上对多输入多输出系统执行器的故障调节算法进行了仿真实验。文屮首先介绍了故障诊断与容错控制的发展及现状,同时对自适应控制技术和神经网络的发展给出了简单的介绍。在自适应控制技术的基础上,讨论了基于自适应观测器的MIMO系统执行器故障调节问题。该方法针对执行机构的增益损失,构造增广误差在线的估计出执行器机构故障。增广谋差不仅包括自适应观测器所获得的反映故障信息的输出残差,述包括由输入构造的辅助误差,利用该误差信息设计了一种自适应参数估计的算法估计执行器故障,根据估计出的故障给执行机构以相应

2、的补偿,恢复系统的性能。进一步,文中针对一类非线性系统设计了故障调节算法。将一般形式的非线性模型化为输出反馈型。针对该类系统,利用神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,构造神经网络自适应观测器來获取反映故障信息的残差,采用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统的稳定性。并针对故障系统设计了具有容错能力的控制律恢复系统的性能。最后将文中所提出的执行器故障调节方法成功地应用于半物理飞控仿真平台,仿真结果表明了该方法的有效性。关键词:故障调节、故障检测、自适应观测器、非线性系统、神经网络、飞控仿真ABSTRACTActuatorfaultaccommodationforMIMO(mul

3、tiple-input-multiple-output)systemandfaultaccommodationofakindofnonlinearsystemarestudiedinthisdissertation.Theproposedmethodofactuatorfaultaccommodationissimulatedinthesemi-physicalflightcontrolsimulationplatform.First,thehistoryandthedevelopmentofFDI(faultdetectionandisolation)andFTC(faulttoler

4、antcontrol)aresurveyed.Also,theadaptivecontroltechniqueandneuralnetworkareintroduced.Accordingtoadaptivecontroltheory,anewactuatorfaultaccommodationschemebasedonadaptiveobserverforMIMOsystemsispresented.Themethodestimatesthelossofactuatoreffectivenessbasedontheaugmentederror,whichiscomposedoftheo

5、utputestimationerrorgeneratedbyanadaptiveobserverandtheauxiliaryerror.Theactuatorfaultestimationcanbeusedtoreconfigurethecontrollawtorecoverthesystemperformance.Furthermore,afaultaccommodationmethodforaclassofnonlinearsystem,whichcanbechangedintooutput-feedbackform,isproposedusinganeural-network-

6、basedadaptiveobserver.Thesystemfaultscanbedetectedthroughtheresidualgeneratedbytheproposedobserver.Thestabilityofclosed-looperrorsystemisguaranteedbyLyapunovstabilitytheory.Thenthecontrollerisdesignedforthefaultysystemtorecoverthesystemperformance.Finally,themethodofactuatorfaultaccommodationforM

7、IMOsystemissuccessfullyappliedtothesimulationofSemi-physicalflightcontrolplatform,thesimulationresultsshowtheeffectivenessoftheproposedmethods.Keywords:Faultaccommodation,faultdetection,adaptiveobserver,nonlinearsystem

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