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针对运作火箭主动段发动机摆动执行机构故障下的姿态控制问题,结合自适应动态规划(ADP)方法设计了一种智能容错控制策略。该智能容错控制器主要包括2部分:容错稳定控制部分和优化补偿部分。容错稳定控制部分利用自适应和滑模变结构控制设计,主要维持执行机构故障下姿态控制系统的稳定,保证姿态跟踪误差的有限时间收敛;优化补偿部分采用执行-评价结构,利用ADP的在线学习优势,根据姿态系统的跟踪误差(尤其是系统故障、强干扰导致的跟踪偏差),设计ADP算法产生补偿控制来进一步优化姿态控制系统的跟踪性能。仿真验证表明,即使存在外部干扰和执行机构故障的情况下,所提方法仍能保证系统稳定且精确跟踪指令信号。 相似文献
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针对存在网络诱导时延、外部干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了执行机构发生部分失效故障时的输出反馈容错控制方法。对航空发动机分布式控制系统中网络诱导时延以及执行器部分失效问题进行量化说明,在此基础上,采用动态输出反馈控制器建立增广闭环系统。针对所建立的增广闭环系统,对H∞性能约束下的增广闭环系统稳定性进行分析,并利用线性矩阵不等式理论设计了输出反馈H∞容错控制器。仿真结果表明,当两个执行机构输出值分别为衰减80%和50%时,控制系统在所设计的控制器作用下均方渐进稳定,且具有H∞性能指标为0.63,同样在正向偏差故障条件下也具有很好的容错能力。 相似文献
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This paper proposes a neural network-based fault diagnosis scheme to address the problem of fault isolation and estimation for the Single-Gimbal Control Moment Gyroscopes(SGCMGs) of spacecraft in a periodic orbit. To this end, a disturbance observer based on neural network is developed for active anti-disturbance, so as to improve the accuracy of fault diagnosis.The periodic disturbance on orbit can be decoupled with fault by resorting to the fitting and memory ability of neural network. Subsequ... 相似文献
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基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。 相似文献
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航天器自适应快速非奇异终端滑模容错控制 总被引:1,自引:2,他引:1
针对存在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障的航天器姿态跟踪控制问题,提出了基于自适应快速非奇异终端滑模的有限时间收敛控制方案。通过引入能够避免奇异点的具有有限时间收敛特性的快速非奇异终端滑模面,设计了满足多约束的有限时间姿态跟踪容错控制器,并利用参数自适应方法使控制器设计不依赖于系统惯量信息和外部干扰的上界。此外,所设计的控制器显式考虑了执行器输出力矩的饱和幅值特性,使航天器在饱和幅值的限制下完成姿态跟踪控制任务,并且无须进行在线故障估计。Lyapunov稳定性分析表明:在外部干扰、转动惯量矩阵不确定、控制器饱和以及执行器故障等约束条件下,所设计的控制器能够保证闭环系统的快速收敛性,而且对控制器饱和与执行器故障具有良好的容错性能。数值仿真校验了该控制器在姿态跟踪控制中的优良性能。 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制器设计方法。使用RBF神经网络逼近系统不确定性,并和控制器与虚拟控制器中的鲁棒项一起消除不确定性的影响,由Lyapunov稳定性理论推出的RBF神经网络权值矩阵的自适应律能保证闭环系统的所有信号有界,且误差能够全局指数收敛于原点的邻域。该方法不需要系统不确定性的上界以及其任意阶导数,最后的仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献
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Many control laws, such as optimal controller and classical controller, have seen their applications to suppressing the aeroelastic vibrations of the aeroelastic system. However, those control laws may not work effectively if the aeroelastic system involves actuator faults. In the current study for wing flutter of reentry vehicle, the effect of actuator faults on wing flutter system is rarely considered and few of the fault-tolerant control problems are taken into account. In this paper, we use the radial basis function neural network and the finite-time H_∞ adaptive fault-tolerant control technique to deal with the flutter problem of wings, which is affected by actuator faults, actuator saturation, parameter uncertainties and external disturbances. The theory of this article includes the modeling of wing flutter and fault-tolerant controller design. The stability of the finite-time adaptive fault-tolerant controller is theoretically proved. Simulation results indicate that the designed fault-tolerant flutter controller can effectively deal with the faults in the flutter system and can promptly suppress the wing flutter as well. 相似文献
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A novel two-stage extended Kalman filter algorithm for reaction flywheels fault estimation 总被引:2,自引:0,他引:2
《中国航空学报》2016,(2):462-469
This paper investigates the problem of two-stage extended Kalman filter(TSEKF)-based fault estimation for reaction flywheels in satellite attitude control systems(ACSs). Firstly, based on the separate-bias principle, a satellite ACSs with actuator fault is transformed into an augmented nonlinear discrete stochastic model; then, a novel TSEKF is suggested such that it can simultaneously estimate satellite attitude information and actuator faults no matter they are additive or multiplicative; finally, the proposed approach is respectively applied to estimating bias faults and loss of effectiveness for reaction flywheels in satellite ACSs, and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed fault estimation approach. 相似文献
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航空发动机主供油计量活门故障主动容错控制器设计 总被引:2,自引:1,他引:2
针对航空发动机主供油计量活门执行机构发生故障时,系统的输出将会发生跳变,不能很好地跟踪系统期望输出的现象,采用模型参考自适应方法设计了主动容错控制器来解决这一问题.首先针对执行机构故障问题进行了数学描述.其次,选取系统的标称模型为参考模型,以输出误差最小化为优化目标,基于李雅普诺夫稳定性原理,寻找合适的自适应调节律,设计了自适应容错控制器.最后,针对发动机某一工况点进行了不同故障情况下的数值仿真.仿真结果表明:在主供油计量活门发生跳变故障和卡死故障时,自适应容错控制器可以通过参数自动调节,使得系统的输出能够很好地跟踪模型的输出,跟踪误差最终逼近于零. 相似文献
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带有广义不确定性的导弹非线性控制系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
在导弹系统存在广义不确定性情况下,提出了一种基于反演设计技术和RBF神经网络的导弹非线性自适应控制系统设计方法。设计过程中将不确定性对系统的影响合成为一项,然后应用RBF神经网络消除了其对系统的影响,有效地解决了控制系数矩阵未知时控制器设计问题,同时放松了现有文献中对控制系数矩阵不确定性的要求。应用Lypunov稳定性定理推导出神经网络权重矩阵的自适应调节律,并证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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