针对一类具有一般不确定转移概率的T-S模糊半马尔可夫跳变系统(S-MJS)设计了一个降维观测器,它可以同时估计系统状态、执行器故障及传感器故障, 并且能够完全解耦外部干扰。利用线性矩阵不等式的形式, 给出了观测器存在的充分条件, 并证明误差系统可在有限时间内稳定。最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性。
半马尔可夫跳变系统 故障估计 降维观测器 模糊系统 Semi-Markovian Jump System (S-MJS) fault estimation reduced-order observer fuzzy system
1 上海海事大学, 上海 201000
2 东南大学, 南京 211000
针对三自由度直升机系统, 研究了基于自适应观测器的故障估计问题。首先, 建立了三自由度直升机的非线性模型, 研究了基于比例型自适应观测器的故障估计方法;进一步, 为了提高三自由度直升机系统故障估计的动态性能, 构造了比例-微分型自适应观测器;通过引入H∞性能保证了所提出的故障估计方法的鲁棒性, 并且利用线性矩阵不等式计算观测器增益;最后, 通过三自由度直升机仿真系统对所设计的故障观测器进行仿真验证。结果表明, 与比例型自适应观测器相比, 比例-微分型自适应观测器具有更好的故障估计精度和速度。
三自由度直升机 故障估计 自适应观测器 执行器故障 3-DOF helicopter fault estimation adaptive observer actuator fault
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所， 吉林长春30033
2 中国科学院大学， 北京100049
3 中国科学院 天基动态快速光学成像技术重点实验室， 吉林长春100
为解决系统模型误差、外部干扰以及执行器故障引起的双星编队轨道控制精度低、稳定性差问题，设计一种基于观测器的抗干扰容错线性二次型调节器（LQR）控制策略。首先，根据编队双星相对运动动力学模型，设计基于双比例积分自适应律的增广观测器，同时实现对系统状态、间歇故障与快速时变故障、可建模干扰的快速精确估计，并采用
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优化技术抑制不可建模干扰对控制系统的影响。其次，采用Lyapunov稳定性理论，保证动态误差系统渐近稳定。然后，在控制器中引入未知动态估计信息的前馈补偿项，设计闭环反馈抗干扰容错LQR控制律。最后实验结果表明，相比文献中控制方法，本文所提方法的编队卫星相对位置控制精度提高49.93%，验证了所设计的抗干扰容错LQR控制律的优越性，能够为双星编队构形保持提供精确控制策略。
1 南京信息工程大学自动化学院，南京 210044
2 大气环境与装备技术协同创新中心，南京 210044
针对包含故障和干扰的非高斯随机分布系统，提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)的鲁棒容错控制方法。使用线性B样条神经网络建立了输出概率密度函数(PDF)和动态权重之间的关系。设计迭代学习观测器，以较小的计算量实现对故障的精确估计。利用故障估计信息设计容错控制器，使得系统的权向量在故障发生后仍能够跟踪到期望的权向量。最后通过仿真分析说明了提出方法的有效性。所设计的迭代学习观测器在经过短暂过渡后可迅速重构系统故障，基于PI跟踪的容错控制器对定常和时变权向量都有较好的跟踪效果。
随机分布系统 迭代学习观测器 故障估计 容错控制 stochastic distribution system iterative learning observer fault estimation fault-tolerant control
1 河南大学,a.计算机与信息工程学院
2 b.河南省大数据分析与处理重点实验室
3 河南大学,c.大学外语教研部,河南 开封 475004
针对具有扰动的一类非线性系统的故障估计问题,设计了一种新的H∞鲁棒观测器与故障估计滤波器相结合的方法。该方法首先通过引入H∞性能指标,抑制了未知扰动及系统噪声的影响,同时也抑制了故障估计误差受故障变化率的影响,从而增加了故障估计的快速性和鲁棒性；其次,通过H∞鲁棒观测器抑制后的残差信号调整估计故障,然后设计滤波器的阈值,将阈值的大小与残差范数进行比较,判断是否启动滤波器,滤波器的设计使得系统鲁棒性进一步增强。仿真结果验证了所提方法的有效性及正确性。
非线性系统 故障估计 鲁棒观测器 滤波器 阈值 nonlinear system fault estimation robust observer filter threshold
针对存在执行器故障的一类仿射非线性系统, 基于自适应动态规划方法, 提出了一种新型的容错控制器。利用故障观测器估计执行器故障, 并利用故障信息构建一个改进型的性能指标函数, 将容错控制问题转化为最优控制问题。同时使用策略迭代(PI)算法, 通过构造评价神经网络来求解HJB方程, 获得近似最优容错控制律, 并且基于李雅普诺夫函数, 证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。最后, 通过仿真验证了该方法的有效性
故障容错控制 自适应动态规划 神经网络 故障估计 Fault-Tolerant Control (FTC) Adaptive Dynamic Programming (ADP) neural network fault estimation
根据闭环系统的输入-输出观测数据，采用直接设计的方法估计故障，并设计预测控制器，而无需建立系统和故障的状态空间模型。对于故障的估计，利用闭环系统中输入-输出关系建立一个参数化的最小二乘问题。在施加故障的上下限约束条件下，采用快速梯度算法来估计故障。在故障估计的基础上，引入子空间预测控制的思想，考虑控制输入为仿射形式下的控制器设计。借助分离性原理，采用相互迭代的最速下降法求解仿射形式中的仿射项和增益项。最后以直升机悬停状态为例，验证方法的有效性。
故障估计 子空间预测控制 仿射控制器 迭代算法 fault estimation subspace predictive control affine controller iterative algorithm
