基于特征結(jié)構(gòu)配置和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)容錯控制技術(shù)研究.pdf

1、容錯控制技術(shù)是近年來研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一，對提高復(fù)雜系統(tǒng)的可維護(hù)性和可靠性具有無可替代的作用。本文以特征結(jié)構(gòu)配置、直接自適應(yīng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)方法為基礎(chǔ)，分別就其在容錯控制中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。 首先，針對故障信息已知的線性系統(tǒng)，給出了基于特征結(jié)構(gòu)配置的主動容錯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。通過此方法得到了一種使故障系統(tǒng)特征值得到全部恢復(fù)、特征向量得到最大限度恢復(fù)的重構(gòu)算法。針對某飛機(jī)的簡化縱向模型，在故障先驗(yàn)知識已知的情況下，仿真驗(yàn)證了所給算法

2、的有效性。 其次，針對參數(shù)和故障信息都未知的線性系統(tǒng)，在執(zhí)行器故障情況下給出了基于狀態(tài)反饋的直接自適應(yīng)容錯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。研究了故障系統(tǒng)模型匹配條件，給出了模型匹配的充要條件；介紹了執(zhí)行器冗余結(jié)構(gòu)，根據(jù)直接自適應(yīng)控制方法，設(shè)計(jì)了基于比例驅(qū)動結(jié)構(gòu)的直接自適應(yīng)故障補(bǔ)償策略，在無故障先驗(yàn)知識的情況下，使系統(tǒng)輸出仍能漸近跟蹤參考模型的輸出。針對某線性系統(tǒng)模型，在系統(tǒng)參數(shù)和故障都未知的情況下，仿真驗(yàn)證了設(shè)計(jì)方法的有效性。 最后，

3、針對多輸入多輸出非線性系統(tǒng)，給出了基于動態(tài)逆的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)容錯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。利用動態(tài)逆方法將非線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為偽線性系統(tǒng)；對因故障引起的動態(tài)逆誤差，通過設(shè)計(jì)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)故障補(bǔ)償信號來部分或全部消除；為了盡快消除逆誤差，通常采用高學(xué)習(xí)率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償器，而這可能導(dǎo)致控制結(jié)構(gòu)飽和而影響穩(wěn)定性，為了解決這個問題，引入了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的間接自適應(yīng)控制器對因故障引起的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)動態(tài)變化進(jìn)行在線估計(jì)，從而減小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償器的學(xué)習(xí)