一类非线性系统的故障重构与容错控制

针对一类满足Lipschitz条件的仿射非线性系统,提出一种执行器故障重构与容错控制方法。通过非奇异变化矩阵对系统进行降阶,设计出滑模故障重构观测器,优化滑模策略,使滑模故障重构观测器渐进估计系统的状态,并给出稳定性分析。运用等价输出控制方法直接获取故障信息,实现执行器故障的检测与重构。设计出主动容错控制器,通过补偿控制,完成执行器故障的容错控制。最后通过数值仿真验证了方法的可行性与有效性。     

一类非线性系统的渐变故障诊断

研究非线性观测器故障诊断优化问题,针对一类状态不能测量的非线性不确定动态系统,提出了一种用RBF神经网络逼近渐变故障的诊断方法。设计非线性观测器来估计系统的状态,利用Lyapunov稳定性定理给出了RBF神经网络的权值、中心、宽度的更新调节律,通过在线调整RBF神经网络的权值、中心、宽度监测和估计系统中发生的非线性故障,实现了状态不能测量的非线性系统渐变故障诊断。最后,仿真例子证明了方法的有效性。     

一类非线性系统故障诊断观测器设计

大多故障诊断算法集中在线性系统方面, 在非线性方面只考虑故障对状态起线性影响的那些系统. 本文根据系统的非线性本质特性, 提出了基于模型的一类非线性系统故障诊断观测器设计方法. 应用系统的(B;K; á)实现精确分解后的系统模型, 对它们的状态故障起非线性的影响. 采用干扰解耦技术,获得的残差对未知扰动有很好的鲁棒性. 在Lyapunov意义下, 验证了算法的稳定性. 仿真验证表明, 所提算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.     

一类高阶非线性系统的终端滑模复合控制

研究干扰观测器的控制与自适应终端滑模控制思想相结合,针对调整非线性系统跟踪误差,为了提高控制性能,提出一种适用于一类岛阶非线性系统的复合控制策略.通过引入干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,并利用估计结果对滑模控制输出进行补偿.根据干扰观测器的估计值设计自适应律,实现终端滑模控制器中的切换增益,根据系统扰动的大小进行自适应调节,从而改善由于固定切换增益所造成的滑模控制器输出量过大以及抖振等现象.基于Lyapunov理论证明了复合控制的稳定性,最后通过仿真进一步验证了控制策略的可行性及有效性.     

基于自适应观测器的一类非线性系统鲁棒故障诊断

针对一类含有不确定性的非线性系统,对于执行器故障情形,提出了一种新的鲁棒故障诊断方法.首先设计了自适应观测器结构,并利用最小二乘法给出了故障估计递推算法.对系统中的不确定性,算法中采用域值处理技术以实现鲁棒故障估计.在此基础上,分析了该方法的鲁棒性,可检测性和稳定性.最后,给出了仿真实例,结果证明了该方法的有效性．     

一类仿射型非线性系统智能故障诊断

针对一类仿射型非线性系统,在状态不完全可观测的条件下,研究其智能故障诊断问题.首先,利用微分同胚,提出系统观测器设计问题;然后针对该系统提出基于RBF神经网络逼近故障特性函数的故障诊断方法.所设计的观测器不仅能保证观测器稳定,而且通过观测误差信号识别系统故障的发生,保证了故障检测算法的鲁棒性和故障系统的稳定性;同时该设计方法对于设计常规的高增益观测器有一定帮助.最后通过仿真示例表明了所设计方法的有效性.     

一类时变非线性系统的模型偏差补偿控制

本文通过对滑模控制进行改进,提出了适用于一类时变非线性系统的模型偏差补偿控制方案,用于实现高精度的连续轨迹跟踪控制,并指出了该方案和 PID 控制方案的一些联系.     

基于滑模控制的卫星姿态控制算法研究

针对卫星姿态控制系统存在外部扰动和执行器故障的情况下,提出一种基于非线性观测器技术和滑模控制理论的容错控制器设计方案。首先,建立含有外部扰动和执行器故障的刚体卫星姿态控制系统运动学方程和动力学方程。然后,通过非线性干扰观测器估计系统中的未知故障,进而利用故障信息基于滑模控制策略设计容错控制器。通过Lyapunov函数证明闭环姿态控制系统的稳定性。最后通过数值仿真验证该容错控制方案的鲁棒性和可行性。     

一类非线性系统的多面滑模控制

提出一种基于模糊ＣＭＡＣ神经网络的多面滑模变结构控制算法,其特点是无须已知不确定性函数及其各阶导数的上界,与经典设计广阔霜比,所提出的方案允许非参数化不确定性,仿真实例显示了该方法的有效性。     

一类非线性系统的观测器设计

本文针对一类广泛存在的非线性系统，给大亨同了状态观测器的形式，证明了观测器误差渐进收敛的条件，并利用线性系统的特征结构配置理论，给出了简便而切实可行的观测器的设计方法。     

Robust H∞ Sliding Mode Control for a Class of Singular Stochastic Nonlinear Systems

This paper concerns the problem of robust H_∞ sliding mode control for a class of singular stochastic nonlinear systems. Integral sliding mode control is developed to deal with this problem. Based on the integral sliding surface of the design and linear matrix inequality, a sufficient condition which guarantees the sliding mode dynamics is asymptotically mean square admissible and has a prescribed H_∞ performance for a class of singular stochastic nonlinear systems is proposed. Furthermore, a sliding mode control law is synthesized such that the singular stochastic nonlinear system can be driven to the sliding surface in finite time. Finally, a numerical example is proposed to illustrate the effectiveness of the given theoretical results.     

一类非线性系统的输出反馈模糊控制

针对一类具有不确定性的非线性系统，提出一种模糊控制方案，控制中只利用系统输出信号和一些辅助信号。利用李亚鲁诺夫方法证明了闭环模糊控制系统全局稳定．仿真表明该控制方案可回避通常滑模控制中不可避免的颤动，且系统具有很强的鲁棒性。     

一类非线性不确定系统的鲁棒观测器设计

对于一类非线性不确定系统,给出一种基于观测器的鲁棒稳定控制器设计的新方法,它适用于一般匹配不确定系统,且对全维和降维两种观测器均进行了研究.设计实例表明,所设计的控制器反馈增益幅值较小、实现方便.     

一类非线性系统的变结构控制

给出了类似于单变量系统的多输入非线性系统的规范型，以及系统可化为这种形式的充分必要条件。针对化为规范型的非线性系统，讨论了对其实施变结构控制问题。     

一类非线性系统的变结构控制策略

对一类不确定非线性系统提出了一种变结构控制平滑方法，推导出变结构控制系统的稳态误差指标与饱和特性宽度之间定量的数学关系，通过系统的稳态误差指标可以设计出宽度变化的饱和特性，从而既减小了系统的抖振又满足了对系统稳态误差指标的要求。仿真结果验证了该方法的有效性。     

一类带死区输入的非线性不确定系统滑模自适应控制

研究一类参数不确定和带有未知死区的非线性系统滑模自适应控制问题。将死区分解为两部分,被控系统中有两类不确定性的系统参数,一类是常值的未知系统参数;另一类是时变的未知系统参数和部分未知的死区。采用滑模控制和自适应控制相结合的方式,第一类不确定性可以由自适应控制来处理,而第二类不确定性可以由滑模控制来处理,即滑模自适应控制器。为了消除滑模控制所带来的抖振,引入边界层。采用’Lyapunov函数证明了系统的稳定性。仿真实验表明方法的可行性。     

采用双滑模平面减小一类非线性系统稳态误差

分析了系统的稳态误差与滑模平面斜率的关系,推导出其数学表达式,在此基础上,提出了改进的滑模平面设计方法。该方法与饱和特性平滑策略相结合可使系统既能满足稳态误差的要求,又能满足平滑控制量的要求。仿真结果证明了该方法的可行性。     

Robust Sliding Mode Observer based Fault Estimation for Certain Class of Uncertain Nonlinear Systems

This paper proposes a new scheme for estimating the actuator and sensor fault for Lipschitz nonlinear systems with unstructured uncertainties using the sliding mode observer (SMO) technique. Initially, a coordinate transformation is introduced to transform the original state vector into two parts such that the actuator faults only appear in the dynamics of the second state vector. The concept of equivalent output error injection is then employed to estimate the actuator fault. The effects of system uncertainties on the estimation errors of states and faults are minimized by integrating an uncertainty attenuation level into the observer. The sufficient conditions for the state estimation error to be bounded and satisfy a prescribed performance are derived and expressed as a linear matrix inequality (LMI) optimization problem. Furthermore, the proposed actuator fault estimation method is extended to sensor fault estimation. Finally, the effectiveness of the proposed scheme in estimating actuator and sensor faults has been illustrated considering an example of a single‐link flexible joint robot system.