復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能故障診斷與容錯控制.pdf

1、論文針對具有多變量、時滯、不確定性或模型未知的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，將狀態(tài)觀測器理論、魯棒控制控制理論、自適應(yīng)控制理論與先進的智能技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Takagi-Sugeno（T－S）模糊模型有機結(jié)合，研究了系統(tǒng)狀態(tài)不可測時的故障診斷和主動容錯控制。 首先，給出了非線性系統(tǒng)能觀的有關(guān)概念，針對部分模型已知的非線性系統(tǒng)，當系統(tǒng)相對階為n（n為系統(tǒng)的階數(shù)）時，提出了一種觀測器設(shè)計方案，利用非線性變換，將含有建模誤差的非線性系統(tǒng)變換為僅依賴

2、原系統(tǒng)的輸入、輸出的規(guī)范形式，從而可利用可測數(shù)據(jù)構(gòu)造觀測器。當系統(tǒng)的相對階小于n但為最小相位系統(tǒng)時，用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)的不確定性，解決了具有不確定性非線性系統(tǒng)的觀測器設(shè)計問題。 在解決了狀態(tài)觀測器設(shè)計問題之后，針對一類含有部分模型已知的非線性系統(tǒng)，利用非線性變換的方法研究狀態(tài)不可測時的故障診斷問題。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障估計器，其輸入為系統(tǒng)的估計狀態(tài)，輸出為估計的故障，既可用作構(gòu)造容錯控制律也可用作報警。 針對一類

3、模型未知非線性系統(tǒng)，提出了基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷策略，用一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造狀態(tài)估計器，用另一個權(quán)值和中心可以在線調(diào)整的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造故障估計器，解決了模型未知且系統(tǒng)狀態(tài)不可測時的故障診斷問題。 本文與常規(guī)的應(yīng)用LMI研究時滯系統(tǒng)的方法不同，針對一類狀態(tài)不可測且模型未知的非線性時滯系統(tǒng)，提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷新方法。直接估計系統(tǒng)的狀態(tài)及時滯狀態(tài)，然后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入對故障進行估計，并對系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行了論證。

4、仿真結(jié)果表明該方法簡單有效。 非仿射非線性系統(tǒng)的研究比一般的仿射非線性系統(tǒng)更復(fù)雜。針對一類非仿射非線性系統(tǒng)，研究了基于狀態(tài)觀測器的魯棒自適應(yīng)跟蹤控制問題。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來在線抵消非線性模型誤差，高增益觀測器用來估計不能直接測量的輸出導數(shù)。在系統(tǒng)沒有擾動時，確保跟蹤誤差漸近趨于零且系統(tǒng)的所有信號有界；當擾動存在時，能取得預(yù)期的跟蹤性能。由于磁懸浮系統(tǒng)的非線性模型為非仿射非線性系統(tǒng)，本文方法針對磁懸浮系統(tǒng)進行了大量的仿真研究。

5、 在一般的T－S模糊模型的控制方法中，為了保證控制效果，對被控對象局部模型的要求精確已知，這個條件對于復(fù)雜的系統(tǒng)難以滿足。文中利用T－S模糊模型與自適應(yīng)控制相結(jié)合，降低對系統(tǒng)模型的精度要求。針對一類發(fā)生執(zhí)行器故障的非線性系統(tǒng)，提出了基于T-S模糊模型和模型參考自適應(yīng)控制結(jié)合的容錯控制設(shè)計方案。在系統(tǒng)發(fā)生故障時，系統(tǒng)能夠重構(gòu)控制律以抵消故障對系統(tǒng)的影響，維持系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及期望的跟蹤性能。 在涉及到執(zhí)行器卡死的主動容錯控制時，