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基于逆系统多模型主动容错控制方法研究

程应峰  
【摘要】:本文以非线性系统为研究对象,在前期提出的多模型主动容错控制思想的基础上,将逆系统方法与多模型方法相结合,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)离线或在线建立系统逆模型,运用内模控制和无模型自适应控制对系统进行容错控制,主要进行了以下几方面的研究工作: 1)针对具有一定故障先验知识的非线性系统,为解决多模型主动容错控制在应对系统发生故障时控制律计算的快速性问题,研究了一种基于LS-SVM建模的逆系统多模型内模主动容错控制方法。首先采用LS-SVM对系统正常以及各种先验故障情形的逆系统进行建模,并以此构造系统的逆模型库,然后基于逆系统方法将逆模型与被控系统串联形成伪线性系统,并对其设计具有良好鲁棒性能的内模控制器。系统在线运行时,监控决策机制基于单一系统性能指标切换函数的计算分析,调用与之匹配的LS-SVM逆模型,使其始终与被控对象串联保持为不变的伪线性系统,从而在无需改变内模控制器参数的情况下达到对非线性系统故障容错的快速性和可靠性。 2)针对实际系统故障先验知识不易获取,且系统在发生未知故障建模期间会造成系统运行安全问题,进一步研究了一种基于数据驱动的逆系统多模型主动容错控制方法。该方法首先采用LS-SVM对系统正常以及各种先验故障情形建立其逆模型,并以此构造系统的基本逆模型库,实际运行时依据系统性能指标切换函数,经在线计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,调用与之匹配的LS-SVM逆模型,使其始终与被控对象串联保持为不变的伪线性系统,并以固定的内模控制器实现非线性系统对已知故障的快速容错;当系统发生未知故障时,切换至基于数据驱动技术的无模型自适应控制器(MFAC)进行过渡容错控制,在保证系统稳定的同时利用过渡容错期间的输入输出数据建立系统当前故障情形的逆模型并添加到模型库中,使模型库具有自学习能力,使系统能应对未知故障。 3)对文中研究方法运用算例进行了有效性仿真研究,其结果显示出,无论系统对故障有无先验知识,文中所述方法对既使存在外界扰动和参数摄动的故障系统均有正确的判断、主动学习和良好的鲁棒容错能力。这为非线性系统的主动容错控制提供了可用的方法。


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