基于神经网络观测器的飞控系统故障诊断与容错控制研究

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1、中图分类号：TP277论文编号：102870318-SX131学科分类号：081101硕士学位论文基于神经网络观测器的飞控系统故障诊断与容错控制研究研究生姓名王若男学科、专业控制理论与控制工程研究方向故障诊断与容错控制指导教师姜斌教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringNeuralNetworkObserver-basedFaultDiagn

2、osisandTolerantControlforFlightControlSystemsAThesisinControlTheoryandControlEngineeringbyWangRuonanAdvisedbyProf.BinJiangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch，2018南京航空航天大学硕士学位论文摘要航空飞行器作为一类典型的复杂工程系统，其控制系统具有非线性、动不稳定和强耦合等特征，同

3、时在飞行过程中易受到外界扰动，发生执行器、传感器类型故障，不可避免的影响着飞行性能和飞行安全，因此对飞控系统进行故障诊断与容错控制具有相当重要的意义。本文在前人的研究基础上，以飞行控制系统为研究对象，分析系统可能出现的故障类型，考虑飞行过程中建模不确定性、非线性和外界干扰，基于观测器理论，设计了故障诊断与容错控制算法。具体工作内容如下：针对发生执行器故障的无人机飞控系统，考虑存在建模不确定性和外界干扰。首先基于神经网络技术和H技术，提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法，有效估计出了故障。其次基于静态输出反馈设计了容错控制算法，补偿

4、故障的影响。利用线性矩阵不等式（Linearmatrixinequalities，LMI）工具箱求得算法的可行解。针对无人机非线性飞控系统，在外界扰动存在的情况下，提出了基于改进神经网络观测器的执行器故障诊断方法，改进了神经网络故障估计算法，其中神经网络的权值和中心值都可以在线更新，避免了参数选取的困难；同时有效处理了系统的非线性项。其次，设计了基于神经网络的容错控制算法，有效恢复了系统飞行性能。更进一步，针对同时发生执行器故障和传感器故障的无人机飞控系统，基于系统解耦思想，分离执行器和传感器故障。利用神经网络和滑模控制技术的互补性，

5、对分离后含有执行器故障的子系统，提出了基于改进神经网络观测器的故障估计算法；将扰动和传感器故障增广为系统状态的另一子系统，提出了基于滑模观测器的故障诊断方法，保证了系统在外界扰动下的鲁棒性。最后，将本文所提出的基于改进神经网络观测器的故障诊断与容错控制方法应用在三自由度半物理飞行仿真平台上。实验结果表明，所设计的方法可以有效估计出故障且能保持有效跟踪，并且可以修复系统性能，具备工程应用参考价值。关键词：飞控系统，故障诊断，容错控制，神经网络，观测器I基于神经网络观测器的飞控系统故障诊断与容错控制研究ABSTRACTAsakindoft

6、ypicalcomplexengineeringsystems,thecontrolsystemoftheaircrafthassuchcharacteristicsasnonlinearity,dynamicinstabilityandstrongcoupling.Theaircraftsuffersfromexternaldisturbances,actuatorfaultsandsensorfaultsduringflightwhichwillinevitablyaffecttheflightperformanceandsafe

7、ty.Thus,itisofgreatsignificancetofaultdiagnosisandfault-tolerantcontrolofflightcontrolsystem.Basedonthepreviousresearch,thispapertakestheflightcontrolsystemofunmannedaerialvehicle(UAV)astheresearchobject.Basedontheobservertheory,thefaultdiagnosisandfault-tolerantcontrol

8、methodaredesigned.Specificresearchworkisasfollows:Aimingatthelongitudinalflightcontrolsystemofafixed-wingUAVwi