基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.     

基于故障跟踪估计器的非线性时滞系统故障诊断

提出一种可有效检测和估计一类非线性时滞系统故障的故障跟踪估计器.根据预测控制和迭代学习控制的思想,在所选取的优化时域长度内,通过迭代算法调节故障跟踪估计器中的可调参数,使之逼近系统中实际发生的故障.与以往基于观测器的故障诊断方法不同的是,故障跟踪估计器可同时检测和估计系统中发生的故障,而且针对不同类型的故障亦有很好的适应性.仿真结果表明了所提出算法的可行性和有效性.

     

基于自适应迭代学习算法的一类非线性系统故障检测与估计

针对迭代学习算法在非线性系统故障检测与估计过程中存在估计误差较大和收敛速度较慢等不足的问题,提出了一种基于龙格–库塔故障估计观测器模型的自适应迭代学习算法,有效降低了故障估计误差;并引入H∞性能指标,提高了故障估计观测器的收敛速度.该算法首先设计故障检测观测器对故障进行检测,然后设计故障估计观测器,并将自适应算法与迭代学习策略相结合,使得估计故障逐渐逼近真实故障,从而实现对非线性系统中多种常见故障的精确检测与估计.最后,通过机械臂旋转关节驱动电机的执行器故障仿真验证了所提算法的有效性.     

失配参数在线矫正的永磁同步电机预测电流控制

针对永磁同步电机预测电流控制模型参数失配引起的系统性能下降问题,提出一种基于内模控制观测器的应对策略来矫正模型参数.首先,根据旋转坐标系下的永磁同步电机动态模型,设计了d, q轴电流内模控制观测器并进行稳定性推导证明,观测器可以无静差估计d, q轴电流变化率,进而在线估计电机参数;然后,由卡尔曼滤波减弱参数噪声得到最优参数估计,阈值化处理最优参数估计后在线更新失配参数.最后,在稳态和调速阶段两种不同工况中,将所提策略应用于参数失配的永磁同步电机三矢量预测电流控制;实验结果表明,与同类方法相比,所提策略能在线矫正失配参数,在改善电流波动系数及总谐波畸变率方面表现更好.     

基于高增益鲁棒滑模观测器的故障检测和隔离

针对一类同时具有执行器和传感器故障的不确定线性系统,讨论了基于观测器的故障检测和隔离方法.首先,通过引入增维向量,使得在构造的增维系统中,故障向量包含了原系统的执行器故障和传感器故障.通过构造辅助输出使增维系统的观测器匹配条件得以满足,同时设计高增益滑模观测器对辅助输出进行估计.然后,对增维系统构造鲁棒滑模观测器并用作故障检测观测器,通过滑模控制项来抑制干扰,使观测器具有鲁棒性.在此基础上,结合多观测器故障隔离思想,提出了可以同时对执行器故障和传感器故障进行检测和隔离的方法. 最后,通过对一个五阶飞行器模型进行仿真,证明了所提方法的有效性.     

基于扩张状态观测器的车辆横摆稳定模型预测控制器设计

针对车辆横摆稳定性控制问题,本文提出一种基于扩张状态观测器的线性模型预测控制器设计方法.首先,将非线性车辆模型线性化,建立带有模型误差干扰项的线性模型,其中线性化导致的模型误差采用扩张状态观测器估计得到,并证明了观测器的稳定性.然后基于此模型设计线性预测控制器,近似实现了非线性预测控制器的控制效果,同时降低了计算量.最后,通过不同路况下的仿真实验结果,验证了所提方法的计算性能和控制效果.     

基于UIOs的风力机传动系统多故障诊断

风力机故障诊断通过对机组运行数据进行提取、估计,以辨别出故障并获得故障信息.但目前风力机故障检测大多考虑单个故障发生的情况,而实际工程中无法避免多故障同时发生.通过设计未知输入观测器组,解决了风力机传动系统执行器和传感器的多故障诊断及隔离.针对不同故障类型各设计一组未知输入观测器.观测器组中的每个未知输入观测器产生一个残差信号,该残差不敏感于相应故障,但敏感于其他故障.通过对比观测器组中的残差信号可实现单一或多故障诊断.建立风力机传动系统故障模型,仿真分析得出该方法具有可行性.     

水下航行器执行机构的故障诊断与容错控制

为了解决水下航行器执行机构的故障,提出低依赖性和高普适性的故障诊断与容错控制算法.故障诊断由检测、隔离和辨识3个阶段组成.首先,定义比例式、偏差式和常量式3种故障类型,设计相应故障观测器,在满足指数收敛性的前提下检测出故障.其次,基于故障估计与其微分的指数收敛性,建立故障函数,以方差最小为条件隔离出实际故障;然后,联立控制输入方程和故障估计,辨识出故障执行机构.在故障诊断和反馈控制的基础上,通过修正期望控制输入,实现满足闭环稳定性的容错控制.经水下航行器回坞仿真实验验证,所提故障诊断和容错控制算法可行且有效.     

马尔可夫跳变系统基于观测器的有限时间容错控制

针对具有一般不确定转移速率的单边Lipschitz Markovian跳变系统,设计了有限时间故障估计观测器和容错控制器.首先,提出一种自适应的有限时间故障估计观测器,它对未知输入具有鲁棒性,能够同时估计出系统的状态、执行器故障和传感器故障,并确保了误差系统的H_∞有限时间有界.然后,基于所估计的状态和执行器故障,提出一种有限时间故障容错控制方法确保闭环系统H_∞有限时间有界.通过线性矩阵不等式的形式,给出了所设计的有限时间观测器和控制器存在的充分条件.最后,通过一个仿真实例,验证了所提方法的有效性.     

基于扰动估计的飞行控制系统传感器故障重构

针对飞行控制系统的传感器故障重构问题,讨论了基于扰动估计的传感器故障检测与重构方法。首先,通过建立观测器,对已有系统的干扰进行估计;其次,通过干扰的估计值来建立系统的鲁棒观测器;最后,再通过对系统建立多个降维鲁棒观测器来隔离并重构传感器故障。采用某飞机横侧向模型进行仿真验证,仿真表明基于扰动估计的鲁棒观测器能够有效地对传感器故障进行隔离与重构。     

预测控制中的若干问题研究

主要介绍了预测控制的特点、基本方法及近年来提出的一些改进方法,对预测控制中存在的一些问题,如系统的稳定性、鲁棒性、非最小相位系统和大延迟系统的控制作了进一步的讨论,最后概述了预测控制的发展前景及可能的研究方向。     

具有死区非线性补偿的预测控制

通过在死区非线性系统中引入非线性补偿器,讨论了具有死区非线性补偿器非线性系统预测控制问题。仿真结果表明该方法的有效性。     

Predictive proportional nonlinear control for stable-target tracking of a mobile robot: an experimental study

Two new types of control method have been developed based on model predictive control for stable-target tracking of a nonholonomic mobile robot. One method (Method 1) is a new nonlinear control method. This was developed based on model predictive control (predictive nonlinear control) to predict the next position of a mobile robot using the current velocities of the right and left wheels. This technique uses a tuning guideline in predictive nonlinear control. The other method (Method 2) is a combination of Method 1 and proportional control (predictive proportional nonlinear control). Method 2 involves a tuning guideline not only in a predictive nonlinear controller, but also in a proportional controller. In this technique, the selection of a tuning guideline in the proportional controller is enhanced, and thereby increases the control action in closed-loop responses. In Method 1, the nonlinear controller is derived from Liapunov stability theory, and is used to control the linear and angular velocities for locomotion control. Tuning parameters in the nonlinear controller (in Method 1) are selected to satisfy various design criteria, such as stability, performance, and robustness. Method 1 has certain limitations that result in a decrease of the performance criteria specified. Strong nonlinearities in the mobile robot system result in accumulated errors. To enhance performance further, we developed Method 2 as the solution for decreasing cumulative errors. Hence, the proportional controller is added to Method 1 in the closed-loop form in order to eliminate errors. The advantage of Method 2 is that it can cope with strong nonlinearities in the mobile vehicle system. The results of the performances of Method 1 and Method 2 are shown to demonstrate the effectiveness of both methods, and also the better performance of Method 2. The two new methods are effective in stable-target tracking, yielding an increase in performance and stability.     

A parallel formulation for predictive control with nonuniform hold constraints

This paper investigates the use of parallel computing architectures (multi-core, FPGA, GPU) to solve, at each sampling instant, a constrained optimal control problem. A set of approximated (hence smaller) problems are solved simultaneously and the solution of the one with lower open-loop cost is implemented. The approximation consists of the inclusion of additional hold constraints, which effectively reduce the number of steps in the prediction. Since smaller problems are solved, and these are solved in parallel, the computational delay is reduced and faster sampling becomes an option. The proposed method can outperform, in terms of closed-loop cost, a standard receding horizon control formulation because higher sampling rates can improve performance, even if suboptimal solutions are considered. Feasibility and stability can be guaranteed by an appropriate selection of the hold constraints.     

预估网络控制系统的设计和分析

针对网络控制系统中存在的随机掉包和延迟情况．采用前向和反馈补偿设计网络状态观测器．并运用状态预估的方法设计网络预估控制系统（PNCS）。作为网络控制系统中的掉包和延迟的整体解决方案．同时介绍PNCS系统各部分设计的方法,并给出了闭环系统的稳定性条件．最后通过一个仿真算例验证了该系统的有效性．     

基于CFNN的电火花加工工艺效果预测模型

针时常规神经网络和模糊神经网络的不足,介绍了一种具有快速算法的补偿模糊神经网络,并根据电火花加工的工艺特点及其复杂性,建立了基于补偿模糊神经网络的电火花加工工艺效果预测模型,可实现指定加工条件下的工艺效果预测.仿真结果显示了其良好的预测精度,其性能优于常规模糊神经网络.     

Optimizing the end-point state-weighting matrix in model-based predictive control

In this paper a linear model-based predictive control (MPC) algorithm is presented, for which nominal closed-loop stability is guaranteed. The input is obtained by minimizing a quadratic performance index over a finite horizon plus an end-point state (EPS) penalty, subject to input, state and output constraints. Under certain conditions, the weighting matrix in the EPS penalty enables one to specify an invariant ellipsoid in which the input, state and output constraints are satisfied. In existing MPC algorithms this weighting matrix is calculated off-line. The main contribution of this paper is to incorporate the calculation of the EPS-weighting matrix into the on-line optimization problem of the controller. The main advantage of this approach is that a natural and automatic trade-off between feasibility and optimality is obtained. This is demonstrated in a simulation example.     

MPC控制器的性能监视

本文介绍了MPC控制器的一种性能指标。该指标以MPC控制器在滚动优化中预计达到的稳态目标作为评估基准,没有苛刻的假设条件,且易于现场实时获得。以Honey鄄well公司的RMPCT多变量控制器为例,就干扰、模型误差等对性能指标的影响进行了仿真实验。     

线性直流无刷电机的多步预测控制

本文推导了一种新型的多步预测控制。该控制器通过对控制输入加权，使得控制行为更加稳定和平滑。对线性直流无刷电机的位置控制仿真证实了本算法的有效性。     

乙苯脱氢反应器系统的广义预测控制

本文详细介绍了在乙苯脱氢反应器计算机控制系统中引人多输入、单输出系统(MISO) 的广义预测控制算法,以及在扰动和负荷变化下在线控制情况.该算法简捷、直观,具有良好 的控制效果.文中还给出了算法的推导过程,讨论了柔化参数α和加权系数λ对控制质量的 影响.