基于免疫原理的信号调理系统的故障自愈分析

在机电装备信号调理系统的故障自愈研究中,通过对信号调理系统的结构特点、参数特性及典型故障特征等进行分析,并建立健康因子群,对系统抗衰性能进行评估．在深入分析生物免疫机理的基础上,建立自愈系统与免疫系统映射关系,构建基于免疫原理的故障自愈系统结构模型,并给出模型中主要模块结构和实现算法．根据系统故障自愈模型建立的方法,建立信号调理系统的模型,分析系统的故障,并对此模型进行仿真实验,验证故障自愈系统模型的可行性和有效性．经仿真实验证明,基于免疫原理构建的信号调理故障自愈系统可以实现其主要故障的自愈．     

存在时延和数据包丢失的网络控制系统故障检测

考虑一类长时延网络控制系统,在假定其存在控制时延和数据包丢失的基础上对其进行故障检测．首先对系统进行建模,将故障观测器构建成随机时延切换系统模型;然后通过李雅普诺夫稳定性理论,将观测器系统的均方渐近稳定条件归结为一线性矩阵不等式,当系统正常时,若给定的矩阵不等式成立,则该观测器是渐近稳定的,当系统发生故障时,观测器残差...     

液压调平系统的故障诊断

采用解析模型的方法,对液压调平系统中的液压缸故障进行分析,构建相对应的状态方程,并进行分析仿真。在液压缸发生故障时,能尽快发现故障并进行容错控制,确保系统能正常稳定地运行。     

一类非线性系统的输出反馈容错控制

针对一类非线性系统,研究了故障情况下基于输出反馈的容错控制问题．首先基于Zhang的自适应观测器和Lin的输出反馈控制律设计了正常系统的标称控制律,分析了该控制律的性能,并得到了故障发生后仍然采用该控制律时闭环系统状态有界的充分条件．在此基础上,设计了故障系统的容错控制律,证明了若发生的故障满足前述的充分条件,则故障系统在该容错控制律下稳定．数值仿真表明了该方法的有效性．     

基于模糊逼近的一类不确定非线性系统的容错控制

针对一类不确定非线性系统,提出了一种模糊容错控制方案.采用模糊T-S模型来逼近非线性系统,由线性矩阵不等式设计模糊模型的控制律.构建了模糊逻辑系统作为补偿器来抵消对非线性系统的建模误差和因故障引起的不确定性,并证明了闭环系统能够满足期望的跟踪性能.仿真实例表明了所提出容错控制方案的有效性.     

基于神经网络观测器的一类非线性系统的故障调节

将一般形式的非线性模型线性化为输出反馈型．针对该类系统,首先利用神经网络的一致逼近任意非线性连续函数的性质,构造神经网络自适应观测器,以获取反映故障信息的残差;然后根据残差信息在线估计故障;最后通过修正控制律来补偿故障所带来的影响．并采用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性．仿真结果验证了该方法的有效性．     

带有非线性扰动的不确定时变广义系统的容错控制

针对基于非线性时变扰动的一类参数不确定时变广义系统,研究了当系统存在故障时的容错控制问题,首先对系统中存在的非线性扰动在假定其满足Lipschitz条件的前提下进行了线性化处理,然后针对系统中存在的故障建立起故障模型,通过构建Lyapunov方程得到了系统广义二次稳定以及鲁棒稳定的充分条件,并在系统稳定的条件下进一步得到状态反馈容错控制器,从而实现对故障系统的容错控制。最后通过一个数值算例说明所给方法的可行性。     

基于模糊自适应滑模的非线性系统的故障调节

对于非线性系统提出故障调节控制的设计方法,通过附加控制律补偿故障所带来的影响．利用模糊逻辑系统估计故障并提供故障的修正行为,即主动容错．引入滑模控制抵消模糊逼近误差,经故障调节后闭环系统是稳定的．通过仿真算例证明了该方法的有效性．     

基于MATLAB的同步发电机PSS与励磁系统仿真

在分析同步发电机励磁控制系统模型的基础上,研究了以电力系统稳定器（Power System Stabilizer—PSS）为辅助控制的同步发电机励磁控制方式,并基于MATLAB／SIMULINK构建了包含PSS的励磁控制系统的仿真模型。根据仿真结果分析在电力系统出现不同故障（三线短路以及断线故障）情况下带有PSS的励磁控制系统的控制性能,并与不加载PSS的励磁系统进行了比较,得到了在同步机励磁系统中加载PSS的必要性,为励磁系统的设计提供了依据。     

飞机舵面损伤的简单自适应重构控制方法

针对飞行控制系统操纵面损伤故障,采用简单自适应控制算法进行重构飞行控制系统（FCS）的设计．在应用简单自适应控制时,尤其是在操纵面发生不同损伤程度故障时,必须确保闭环系统的几乎严格正实性．通过求解线性矩阵不等式的可行解问题,得出并联前馈补偿器,确保闭环系统的稳定性和增广系统的严格正实性．利用某型飞机的侧向飞行控制系统模型,将该方法应用于飞行控制系统的重构设计．仿真结果表明,简单自适应控制方法不仅适合于正常情况下的飞控系统设计,而且对操纵面损伤故障具有较强的适应能力．与常规的线性二次型反馈控制器相比,提出的自适应控制器具有更好的跟踪效果和重构控制效果．     

基于混合KPLS-FDA的过程监控和质量预报方法

提出一种基于核偏最小二乘(KPLS)与费舍尔判别分析(FDA)相结合的过程监控和质量预报方法—–混合 KPLS-FDA 方法.首先,利用 KPLS 提取过程数据的非线性特征,使用 FDA 建立 KPLS 的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核 Fisher 特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据 KPLS 回归模型预报产品的质量,否则利用 Fisher 相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合 KPLS-FDA 方法的有效性.     

基于最小二乘支持向量机的无轴承同步磁阻电机解耦控制

无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统,实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步磁阻电机稳定运行的前提.在推导其数学模型的基础上,采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机逆模型;根据逆系统基本原理,将复杂的原非线性多变量耦合系统解耦成伪线性系统;根据线性系统理论,设计了闭环控制器,并构建了系统仿真模型.仿真结果表明该方法实现了系统的动态解耦,并且具有良好的动、静态特性.     

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.     

一种基于LS-SVM 的联邦滤波故障检测方法

针对Х^2检验法在组合导航系统联邦滤波故障检测中的不足,提出一种基于最小二乘支持向量机（LS—SVM）的故障检测方法,即在LS-SVM对子滤波器新息进行预测的基础上构造故障检测量．以捷联惯导,卫星,天文组合导航系统为应用平台,采用无重置的联邦滤波对子系统突变和渐变两种故障的检测进行了仿真分析．仿真结果表明,所提出的LS-SVM检测法比残差Х^2检验法具有更好的故障检测能力,由此验证了方法的有效性．     

船舶轨迹跟踪半全局一致指数稳定观测控制器

针对仅位置和艏向可测量的动力定位船舶非线性输出反馈轨迹跟踪问题,在大地坐标系中,建立同时包含科里奥力向心力和非线性阻尼的非线性船舶操纵性模型.基于一种具有半全局一致指数稳定性的非线性观测器,提出船舶轨迹跟踪非线性 Backstepping 观测控制器,并应用 Lyapunov 方法证明该观测控制器具有半全局一致指数稳定性.理论分析和仿真结果均表明,通过调整控制器增益,系统误差指数收敛到零.     

基于HsMM的系统在线故障预报

针对故障预报中系统剩余寿命难以精确估计的问题,提出基于隐半马尔可夫模型(HsMM)的系统在线故障预报方法.首先重新设计HsMM模型结构,利用模糊c均值聚类(FCM)方法化连续取值的系统输入输出变量为有限集合内取值,简化了建模计算过程.在实现对故障检测的同时,利用模型的状态驻留参数估计系统的剩余寿命,从而实现系统的故障预报.利用连续搅拌反应釜(CSTR)模型进行仿真验证,在输入输出数据含有噪声的情况下,较准确地估计,系统的剩余寿命,从向表明了方法的有效性.     

不确定广义系统多约束指标的相容性

针对一类线性不确定广义系统,研究了容许性、H∞指标和状态方差相容条件下的输出反馈控制器的设计问题.首先建立了一个使闭环广义系统满足容许性和给定H∞指标的充要条件;然后利用quasi-Newton方法,将非线性矩阵不等式的可行解问题转化为求解最大特征值的最小问题,在广义系统容许的条件下,对具有指定H∞指标及相容状态方差约束的控制问题给出了满意控制设计方法,同时给出了方差约束指标的取值范围;最后,仿真结果表明了所提出方法的有效性,且更能保证系统的动态性能.     

基于局部模糊逻辑系统合成的一类非线性不确定系统自适应控制

通过使用从属于系统状态区域上开覆盖的单位分解,首先将若干个局部生成的模糊逻辑系统合成而产生一种函数逼近器,与通常的模糊逻辑系统相比较,这种逼近器不仅具有万能逼近性质,而且由于局部模糊逻辑系统具有较少规则而能够保持语言可解释性;然后,通过将适当的参数植入这种函数逼近器中,能够为某些非线性不确定系统设计自适应镇定控制器;最后,通过仿真例子验证了所提出方法的有效性.     

基于迭代学习的离散线性时变系统故障诊断

针对一类离散线性时变系统的故障诊断问题,提出一种新的故障检测与估计算法.该算法通过引入虚拟故障构建离散故障跟踪估计器,在选取的优化时域内,利用估计器输出和系统实际输出产生的残差信号,采用迭代学习算法来调节虚拟故障,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的.该方法不仅能检测出系统不同类型的故障,还可以实现对故障信号的精确估计.仿真结果验证了所提出方法的有效性.