基于降维UIO的飞控系统鲁棒故障诊断

针对同时存在对象矩阵参数的摄动、外界扰动和故障的一类线性系统,基于降维的未知输入观测器(Un-known input observer,UIO)技术对飞控系统执行器故障进行诊断,使得系统对矩阵参数摄动和外界干扰具有良好的鲁棒性.该诊断方法把原系统分解为两个子系统,一个子系统受故障的影响,而另外一个子系统不受故障的影响,但状态可测.这样,不但大大降低了计算量,而且保证了故障诊断的快速性和准确性.     

基于线性参数变化自适应观测器的鲁棒故障诊断

基于线性参数变化自适应观测器,研究了一类具有外部扰动的不确定线性参数变化系统的鲁棒故障诊断问题。针对飞控系统具有非线性和时变的特点,运用了线性参数变化技术,提出一种基于线性参数变化自适应观测器的自适应故障估计算法来估计故障信息。为降低外部扰动对故障估计的影响,引入了H∞鲁棒性能指标来设计线性参数变化自适应观测器以及故障估计算法。结果表明,该方法具有良好的故障估计性能,且对外部扰动具鲁棒性。设计过程中,将参数的求解转化为线性矩阵不等式（LMIs）约束下的凸优化问题。最后,将该方法应用于直升机线性参数变化飞控系统执行器故障诊断,仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle， UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究，在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理，对干扰不敏感而对故障比较敏感，故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动，在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器，使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

基于Lyapunov方法的非线性系统自适应观测器设计

针对一类满足L ipsch itz条件的具有未知参数的非线性系统,利用Lyapunov方法对L ipsch itz非线性系统自适应观测器的设计问题进行了研究。基于分析求解代数R iccati方程给出求解问题的不完善性、特征结构配置理论给出设计方法的重特征值限制性、对不同形式的观测器增益矩阵求解方法进行比较,最终选用线性矩阵不等式来改进观测器增益矩阵的选取方法。在观测误差稳定的条件下,得出了基于线性矩阵不等式方程设计状态观测器的增益矩阵,保证系统的状态估计误差收敛到零,并对其进行了仿真研究。结果证明,本文所构造的非线性观测器增益矩阵方法明显优越于其他方法,增强了系统的鲁棒性。     

基于迭代学习观测器的容错控制

提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能．     

一类不确定非线性系统的故障诊断方法

提出一种基于观测器的残差生成器方法来达到对一类多输入多输出非线性不确定系统进行故障分离的目的。通过对待监测故障引入适当的假设,同时假定不确定性满足Lipschitz条件,设计了一种残差信号来完成故障诊断,设计过程应用了高增益观测器和自适应故障诊断观测器方法,同时不需要借助线性逼近方法。最后分析了该残差信号对于待监测故障的敏感性和对于不须报警的故障的不敏感性。     

基于多观测器的一类过驱动系统主动容错控制设计

以四旋翼直升机姿态控制系统为对象,针对一类过驱动系统,由控制分布阵列不满秩而引起的执行器故障诊断难的问题,本文采用了一种新颖的多观测器故障诊断方法对执行器故障进行检测和估计,进而设计一种具有故障补偿并且满足H∞性能的动态输出反馈跟踪控制器。该方法不仅能够快速的检测和估计出单通道执行器故障,而且能够有效的补偿故障对系统稳定性的不利影响,保证系统在单通道执行器故障下具有一定的姿态跟踪能力。相对于状态反馈控制器,所提算法有效的避免了模拟状态量而带来的误差,一定程度上提高了系统的控制精度和可实现性。最后通过Quanser3-DOF Hover半物理仿真平台验证所提算法的可行性和有效性。     

基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测

针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。     

基于未知状态估计器和改进跟踪微分器的柔性关节预设性能反演控制（英文）

为解决由模型不确定性和外部未知干扰导致的柔性关节系统控制偏差问题，提出一种基于未知状态估计器和跟踪微分器的预设性能反演控制方法。设计一种基于低通滤波器的未知状态估计器，该估计器仅依赖于模型的名义值即可估计集总扰动。构造了一种新的有限时间收敛预设性能函数，并基于该函数设计反演控制器，用于在保证闭环系统所有信号有界的情况下，使关节跟踪误差在约定时间内收敛到预定的任意小区域。为避免反演控制器的微分爆炸问题，设计基于改进Sigmoid函数的跟踪微分器来估计虚拟控制律的微分信号。仿真结果表明，在未建模动态和外部未知干扰的影响下，所提方法能够保证关节跟踪误差在有限时间内收敛到任意给定范围，有效提高了柔性关节的瞬态和稳态性能。     

具有时变时滞不确定切换系统的鲁棒H∞可靠控制

为了克服时变时滞效应对切换系统的不良影响,并使系统具有一定的抗干扰性和可靠性,针对一类执行器故障的时变时滞不确定切换系统,研究了鲁棒H∞可靠控制器的设计问题。首先给出了该类系统的鲁棒可靠控制器,γ-次优鲁棒H∞可靠控制器及γ-最优鲁棒H∞可靠控制器的概念;然后建立了切换系统的执行器故障模型,运用多Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术,给出了执行器故障情况下的鲁棒H∞可靠控制器的设计方法,所得到的关于优化问题中的矩阵不等式不是一组线性矩阵不等式,通过变量替换的方法求得了控制器的增益阵,并且提供了最优扰动抑制性能的迭代求解步骤;最后通过仿真实例验证了设计方法的有效性。结果表明在系统具有不确定参数和执行器故障的情况下,所设计的控制器能够镇定原系统,并使得系统具有H∞扰动抑制性能。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。     

Nonlinear Control Method for Hypersonic Vehicle Based on Double Power Reaching Law of Sliding Mode

The intelligence nonlinear control scheme via double power reaching law based sliding mode control method is proposed to solve the problems of model uncertainties and unknown outside disturbances.Firstly,the aerodynamic parameters of the morphing vehicle are replaced with curve-fitted approximation to build the accurate model for control design in the hypersonic flight.Then the nonlinear vehicle model is transformed into the strict feedback multi-input/multi-output nonlinear system by using the input-output feedback linearization approach.At the same time,the disturbance observer is used to approximate the unknown disturbance,and the sliding mode method is used to solve the problem of non-matching and uncertainty.Finally,according to the buffeting problem in sliding mode control,the double power is improved.Simulation results show that the proposed method can ensure the global stability of the closed-loop system,and has good tracking and robust performance.     

基于RBF神经网络的非线性观察器设计

提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同，该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项，故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法，证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明，所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。     

一种欠量测系统传感器故障检测与隔离方法

为了解决欠量测系统传感器故障检测与隔离这一难题,在对传感器故障进行合理建模的基础上,首先,借助输出方程,利用最小二乘和基础解系的方法,将传感器故障特征转换到系统状态模型中;然后,提出一种残差产生器的设计方法并给出其参数求解方法;最后,用算例对上述设计结果的有效性进行计算机仿真验证。