基于速度观测的双余度电液舵机系统容错同步控制

考虑飞机电液舵机活塞杆运动速度不易测量的情况，提出一种基于速度观测的容错同步控制策略，解决了双余度电液舵机系统（DREHAS）内泄漏共模故障（IL-CMF）下的位置跟踪控制问题。首先，通过引入2组参考轨迹并对模型进行线性变换，实现舵面位置跟踪与两舵机力输出同步控制解耦；其次，在扩展状态观测器（ESO）中加入故障参数自适应项，设计一种自适应扩展状态观测器（AESO）估计两通道舵机活塞杆速度和扰动，从而克服了故障条件下利用原系统模型设计ESO带来的估计结果不准确问题；最后，基于AESO的估计结果及故障参数在线更新结果，利用反步法设计了一种非线性容错同步控制器。Lyapunov稳定性分析结果表明，该控制方法可确保IL-CMF故障及时变干扰条件下，闭环系统所有信号有界，系统输出满足规定的性能要求。IL-CMF故障及常值干扰条件下，系统跟踪误差渐进收敛于零。仿真实验进一步验证了所提方法的有效性。      

四旋翼无人机的自适应故障诊断与估计

针对四旋翼无人机执行器常见故障，提出一种基于自适应技术和观测器的鲁棒故障检测和估计（FDE）方法。在故障检测阶段，设计非线性诊断观测器，通过解析函数推导出阈值，确保所提检测方法的鲁棒性，并对所设计的观测器和残差评估函数进行证明。在故障估计阶段，提出基于切换ρ-修正的自适应律来准确估计检测到故障的方案。该方案不仅能够同时估计系统状态和残差信号，而且能估计未知故障的特征和大小。通过线性矩阵不等式进行设计参数的计算。利用2种故障场景分别进行仿真验证，同时在4种情况下讨论所提方法的有效性。基于四旋翼无人机硬件在环实验台验证了所提方法的可行性。     

转动惯量存在不确定性的挠性航天器动态自适应滑模姿态控制

针对存在转动惯量不确定性和外部干扰的挠性航天器,首先构造了一个部分状态观测器估计挠性模态,然后设计自适应律对转动惯量不确定性和外部干扰组成的函数的上界进行估计。最后,在设计的观测器和自适应律的基础上,建立了挠性航天器的基于部分状态观测器的自适应滑模姿态稳定控制律。采用Lyapunov方法证明了在挠性航天器存在转动惯量不确定性和外部干扰时, 所设计的自适应滑模姿态控制律能使闭环航天器姿态系统稳定。最后, 通过数值仿真例子验证了所提出方法的有效性。     

可重复使用运载器递归积分滑模姿态控制方法

针对存在模型不确定和外部干扰的可重复使用运载器再入段姿态控制问题,提出了一种基于自适应滑模干扰观测器的递归积分滑模控制方法。首先,基于可重复使用运载器再入段姿态运动模型,建立了面向控制的模型;其次,设计了自适应滑模干扰观测器,以精准估计和补偿由模型不确定和外部干扰构成的复合干扰;然后,基于递归思想设计了一种新型递归积分滑模控制器,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有限时间稳定性;最后,数值仿真结果验证了该方法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度。     

基于时变增益ESO的多航天器SO(3)姿态协同控制

针对多航天器姿态协同控制问题,基于特殊正交群（SO（3））研究了存在干扰情形下的控制设计方法。结合有向通信拓扑建立了多航天器SO（3）模型,在此模型的基础上提出了一种时变增益扩张状态观测器（ESO）对系统的总干扰进行估计,削弱了常值增益ESO的峰化现象。利用相邻航天器的信息给出了旋转矩阵形式的协同指令,进一步基于SO（3）方法设计了协同控制器。同时采用ESO的输出在所设计的控制器中对系统的干扰进行补偿,从理论上给出了ESO的收敛性以及闭环系统的稳定性证明,保证多航天器系统能够实现稳定协同。仿真结果验证了本文方法的有效性和快速性。      

基于NUIO的无人机作动器故障检测

针对受未知气流干扰与随机噪声影响的无人机纵向系统进行作动器故障检测研究.在建立固定翼式无人机非线性系统纵向模型的基础上,设计了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的非线性未知输入观测器(NUIO).通过构造未知输入观测器结构来解耦未知气流干扰对残差的影响,同时,CKF被算法用于求解观测器增益矩阵,实现了在未知气流干扰解耦情况下残差对随机噪声的鲁棒性.最后,利用残差χ2检验方法判断故障是否发生.仿真结果表明:此方法能有效解耦未知干扰对残差的影响,并快速、准确地检测出了无人机作动器故障.      

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

滑模干扰观测器在低速光电跟踪系统中的应用

针对摩擦等非线性干扰因素对光电跟踪伺服系统低速性能的影响,系统设计分为两部分完成.将各种干扰信号等效成控制输入端的等效输入干扰(EID,Equivalent Input Disturbance),针对系统名义模型搭建滑模干扰观测器,利用系统的状态观测误差推导出系统的等效输入干扰,并采用Lyapunov函数推导出该观测器稳定收敛的条件,通过设计增益矩阵与反馈矩阵,调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,最终实现抑制系统跟踪过程中的干扰信号;针对系统的动态部分设计了自适应加速度稳定控制器,进一步补偿了干扰估计的不足问题,保证了系统动态跟踪的精度与稳定性,增强了控制系统的鲁棒自适应能力.仿真和实验结果证明了该方法的有效性.     

滑模干扰观测器在低速光电跟踪系统中的应用

针对摩擦等非线性干扰因素对光电跟踪伺服系统低速性能的影响,系统设计分为两部分完成.将各种干扰信号等效成控制输入端的等效输入干扰(EID,Equivalent Input Disturbance),针对系统名义模型搭建滑模干扰观测器,利用系统的状态观测误差推导出系统的等效输入干扰,并采用Lyapunov函数推导出该观测器稳定收敛的条件,通过设计增益矩阵与反馈矩阵,调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,最终实现抑制系统跟踪过程中的干扰信号;针对系统的动态部分设计了自适应加速度稳定控制器,进一步补偿了干扰估计的不足问题,保证了系统动态跟踪的精度与稳定性,增强了控制系统的鲁棒自适应能力.仿真和实验结果证明了该方法的有效性.     

基于降维观测器的最优故障诊断算法研究

为降低诊断算法的计算量,优化算法参数,设计了一种基于降维观测器的最优故障诊断算法。首先,利用正交原理,将故障状态与系统状态进行解耦,从而构造了用于故障估计且无需进行矩阵分块运算的降维观测器。其次,基于对偶原理,将诊断算法的增益优化问题转化为诊断误差方程对偶系统的最优控制律设计问题,从而实现了对故障的最小方差估计。然后,利用诊断结果设计了基于故障补偿思想的容错控制律,以此实现了系统与故障的隔离。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。结果表明,对于二阶系统,该诊断算法可在7s内快速收敛到故障真实值。     

基于光电编码器的电机变周期速度观测器设计

针对光电编码器在伺服系统应用中速度估计易受系统振动干扰和存在量化误差的问题,设计了一种基于变采样周期观测器的速度估计算法.通过观测器的积分运算抑制振动干扰;通过采样周期和光电编码器脉冲的同步,使量化误差最小;为了减小观测器离散域极点变化对算法性能的影响,保证变周期观测器在较大速度范围保持较高精度,给出了一种观测器增益系数的计算方法.实验表明该算法可以在保证动态性能的同时,有效抑制振动和量化误差引起的估计误差,提高速度估计精度.      

计算故障先验概率的最大熵方法

为了解决故障先验概率估算不准的问题,提出了基于最大熵的故障先验概率的计算模型.该模型以相关的先验信息作为最大概率估计的约束条件,并通过拉格朗日函数,将故障先验概率估算问题转化成无约束优化问题.为了实现对无约束优化问题的快速求解,提出了一种基于最速下降法和牛顿法的混合梯度算法;并且,针对大规模系统中故障变量过多的情况,依据系统分解的原则,将高维故障空间分解为多个低维故障空间,给出了低维故障空间求解的快速计算方法.通过最大熵方法和故障平均间隔(MTTF,Mean Time To Failure)方法的结果比较,证明最大熵方法更具准确性.      

敏感器故障诊断与容错控制一体化设计

摘要： 针对卫星敏感器故障情况下的故障诊断与容错控制一体化设计问题,本文将敏感器有效性因子和控制器增益作为整体,利用区域极点配置方法设计综合输出反馈控制律,保证了良好的系统性能;再利用敏感器偏差的最优估计方法进行实时估计敏感器有效性因子,反解即可得到控制器增益,保证了控制的实时性和快速性;最后通过仿真验证了所提方法的有效性.     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

使用SGCMGs航天器滑模姿态容错控制

基于滑模控制与自适应理论,对使用单框架控制力矩陀螺群(SGCMGs)的刚性航天器的被动姿态容错控制问题进行了研究。首先建立了含有陀螺框架转速故障的系统数学模型。然后将框架转速直接作为控制量并应用滑模控制理论设计了容错控制器,同时控制器中还设计了自适应律对故障信息和干扰进行估计。由此,可在故障和干扰的先验信息未知的情况下,实现对航天器无故障和有故障情况下的姿态稳定控制,且具有较强的鲁棒性。最后,对2种构型单框架控制力矩陀螺群的不同故障模式进行数学仿真,验证了该控制方法的有效性和可行性。     

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.