一、对一类传感器故障具有完整性的鲁棒容错控制（论文文献综述）
贾晨[1]（2021）在《预见控制理论在容错控制中的应用》文中认为预见控制是一种可以显着提高系统运行效率的控制理论和方法,在实际问题中有着广泛的应用.现代工业系统对安全性和可靠性的需求日益增长使得容错控制成为控制系统研究的热点之一.本文将预见控制理论应用到容错控制中,研究了几类线性系统的容错预见控制问题.具体内容包含以下几个方面:（1）针对一类发生执行器故障的连续时间线性系统,研究了带有预见作用的容错控制器设计问题.根据容错控制中的模型跟踪控制方法引入了一个具有理想特性的参考模型,然后利用一般方法构造增广系统,将输出跟踪问题转化为调节问题.基于最优控制理论得到了增广系统的控制器,进而通过积分获得原系统的容错预见控制器.将所得结果应用到蒸汽发生器水位调节系统中发现预见作用的存在能够有效消除故障信号对水位的影响.（2）研究了一类具有多输入时滞的离散时间系统发生传感器故障时的容错预见控制问题.通过构造增广系统和采用积分变换方法,将原问题转化为无时滞系统的最优调节问题.对比以往使用的离散提升技术,此方法避免了增广系统的维数随着时滞项的增多而增加,减少了计算量,然后针对无时滞增广系统引入性能指标函数,应用最优控制理论获得相应控制器,根据差分算子的定义得到原系统的容错预见控制器.所得结果适用于无时滞情形.（3）研究了一类发生传感器故障的连续时间广义系统的脉冲消除和容错预见控制器设计问题.根据系统的脉冲能控性,引入了状态预反馈对原系统进行脉冲消除.对所得无脉冲广义系统作受限等价变换得到一个正常系统和一个代数方程,然后构造包含正常系统、参考模型和误差方程的增广系统.利用状态预反馈及受限等价变换过程中的变量关系对关于原系统所提出的性能指标函数进行改写,并对所构造的增广系统进行状态反馈得到新增广系统及其对应的性能指标函数.求解新增广系统的最优控制器,并将其回归到原系统得到了容错预见控制器.（4）研究了一类同时发生执行器和传感器故障的多输入时滞因果广义系统的容错预见控制问题.利用因果广义系统的特点,通过受限等价变换和差分构造了具有多输入时滞的增广系统,提出了一个新的积分变换将其转变为无时滞系统.讨论了无时滞增广系统与原系统之间的可镇定性、可检测性关系.采用最优控制理论求解无时滞系统的控制器,进而得到原系统的容错预见控制器.所得结果对于无时滞情形也是适用的.（5）研究了一类发生执行器故障的连续时间线性系统的滑模容错预见控制器设计问题.通过构造增广系统将原问题转变为调节问题,然后针对增广状态向量引入性能指标函数,提出了预见滑模面的设计方法.根据连续指数趋近律方法解得增广系统的滑模控制器,进一步获得原系统的滑模容错预见控制器.仿真部分将所得控制器设计方法与容错预见控制进行对比,结果显示该方法对故障的抑制效果更佳,超调更小.（6）研究了一类发生执行器故障的离散时间线性系统的滑模容错预见控制问题.使用差分方法构造了状态向量不包含可预见信号的增广系统,针对其引入性能指标函数,应用离散时间最优预见控制已有结论解得增益矩阵.然后将可预见信号增广至状态向量中得到新增广系统,利用所得增益矩阵获得了关于新增广系统的预见滑模面.采用离散指数趋近律方法得到了新增广系统的滑模控制器,进而获得所需滑模容错预见控制器.本部分还提出了一个扩张状态观测器,对原系统的状态向量进行估计.文中所有结论都给出了严格的数学证明,数值仿真结果验证了所提出的容错预见控制器的有效性.
张红旭[2]（2021）在《不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究》文中指出随着互联网技术的兴起和广泛应用,网络化系统已逐渐渗透到生活中的各个领域。到目前为止,基于网络化系统的控制与测量已经被广泛应用到组合导航系统、电液伺服系统、遥感测量以及风力发电系统等诸多领域中去。与此同时,网络环境的引入使得信息的测量和传输等也带来了诸多的不确定性,如:传感器测量丢失、信息调度、设备故障、输入非线性、网络攻击等带来的不完全信息情形。利用滑模控制对扰动的不敏感特性,解决上述不完全信息情形的问题尚未得到学者的足够关注,仍存在许多亟待解决的重难点问题。本文重点研究测量丢失、信息调度（随机通信协议和事件触发机制）、执行器故障、网络攻击（Do S攻击和欺骗攻击）等几类不完全信息情形,致力于解决不完全信息下几类网络化系统的鲁棒滑模控制问题。本文拟从以下几个方面进行深入系统的研究:1.针对测量丢失引发的不完全信息情形,研究具有混合时滞的网络化系统鲁棒滑模控制问题。引入服从Bernoulli分布的随机变量刻画测量丢失现象,并利用名义概率与概率误差描述丢失概率的不确定性。借助名义概率信息构造合适的滑模面,给出滑动模态方程。运用等效变换技术提出易于求解的保证滑动模态渐近稳定性的判别依据。结合可获得的测量数据信息,提出依赖于名义概率的鲁棒滑模控制新方法,解决一类测量丢失下网络化系统的滑模控制问题。2.针对信息调度引发的不完全信息情形,研究随机通信协议下网络化系统的鲁棒H∞滑模控制问题。利用二阶Markovian链对测量丢失现象进行数学建模。为了提高网络通信质量、避免节点数据传输冲突,在控制器-执行器信道中引入随机通信协议。借助测量丢失对应的Markovian链转移概率信息构造滑模面,并建立依赖于丢包模态与随机通信协议模态的新型Lyapunov-Krasovskii泛函,进而分析滑模面的可达性以及闭环系统的H∞性能,提出随机通信协议模态依赖的滑模控制律设计方法,解决一类随机通信协议调度下网络化系统的鲁棒滑模控制问题。3.针对设备故障引发的不完全信息情形,研究一类具有执行器故障的离散时滞系统的滑模容错控制问题。引入容错控制注入信号并采用增广技术手段,基于测量信息构造增广系统的观测器。通过设计容错控制注入信号信息,保证跟踪误差能在有限时间内收敛至“测量输出误差-滑模面”并具有满意的H∞性能。为进一步分析系统性能,分解增广观测器,重新构造一个基于状态观测信息的滑模面。分析输入非线性以及执行器特点、采用自适应技术,提出一个能有效解决执行器故障问题的新型鲁棒自适应滑模控制方法,保证滑动模态的渐近稳定性和滑模面的可达性。4.针对网络攻击与输入死区特征引发的不完全信息情形,探讨一类事件触发机制下网络化系统的保安全滑模控制问题。着重考虑传感器输出阶段的事件触发机制及其在网络传输时遭遇的攻击情形,通过引入两个相互独立且服从Bernoulli分布的随机变量刻画两类网络攻击。对于选定的滑模面,基于时滞分割思想给出保证滑动模态满足均方“（?）-安全”性能的充分性条件。结合输入死区特征与测量信息、采用自适应技术,提出能有效抑制网络攻击的保安全自适应滑模控制方法,并保证滑模面的可达性。5.研究一类风力发电系统的最大功率点滑模跟踪控制问题。根据风力机输出功率与风速等参数之间的关系表达式,通过最大功率点跟踪策略,获得最佳叶尖速比与桨距角,并结合风机转速与风速和叶尖速比之间的关系给出风机转子转速的理想表达式。建立发电机组传动系统模型,并利用欧拉离散化方法得到其离散化数学模型,基于滑模容错控制方法,构建离散传动系统的观测器,给出容错控制注入信号并保证滑模面的有限时间收敛性。采用二阶滑模技术,提出制动转矩鲁棒滑模容错控制新方案。
吴丽珍[3]（2020）在《不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究》文中研究说明控制系统的可靠性是保证系统正常运作的重中之重.在控制系统的运作过程中,执行器、传感器等系统元件极有可能会发生故障,那么确保控制系统的可靠性就具有非常大的研究价值.而容错控制技术正好为控制系统的可靠性提供了一条有效途径,因此容错技术备受广大学者的关注.本文研究了带有不确定时滞项的非线性连续系统的容错控制问题.全文的主要内容安排如下:第一章.首先在研读国内外优秀文献的基础上给出本论文的研究目的及意义,容错控制系统的发展现状及基本问题,鲁棒容错控制的概述及发展,以及模糊控制的发展及特点.第二章.给出本文的数学预备基础知识Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式,以及本文需用到的相关引理.第三章.针对一类带有不确定状态时滞项的非线性连续系统,首先通过构造T-S模糊模型使其更精确的逼近原系统,并通过构建Lyapunov函数的方法,证明所设计的模糊控制器能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍具有很好的鲁棒性.再利用线性矩阵不等式工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.第四章.针对一类带有不确定双时滞的非线性连续系统,通过构建Lyapunov函数的方法,证明无论外部干扰是否存在,所设计的模糊控制器都能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍具有很好的鲁棒性.再由线性矩阵不等式工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.第五章.针对一类带有不确定时变时滞项的非线性连续系统,首先通过构造T-S模糊模型使其更精确的逼近原系统,并通过构建Lyapunov函数的方法,证明所设计的模糊控制器能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍保持稳定.再利用LMI工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.最后,对全文进行总结并给出下一步可研究的问题.
王晔[4]（2020）在《航空发动机控制系统主动容错控制研究》文中研究表明航空发动机长期工作于高温、高压、强振动的恶劣环境,其控制系统的执行机构与传感器成为故障的敏感多发部位,从而严重影响整个航空发动机运行的安全性。因此,针对航空发动机执行机构及传感器故障,开展故障估计与容错控制研究,对保障控制系统可靠性具有重要工程意义。论文主要内容包括:首先,采用最小二乘法和拟合法建立航空发动机小偏差状态变量模型,在此基础上,采用矩阵伪逆法建立仿射参数依赖形式的线性参数变化（Linear-Parameter-Varying,LPV）模型。当航空发动机控制系统执行机构与传感器产生故障时,需要迅速对其进行故障估计与容错控制,使得系统仍能维持正常工作状态。其次,分别提出了鲁棒自适应故障估计器和基于线性分式变换（Linear Fractional Transformation,LFT）参数依赖的LPV故障估计器。首先,提出了鲁棒自适应故障估计算法,解决了存在外部干扰的航空发动机执行机构乘性故障估计问题。然后,对于存在扰动的发动机执行机构与传感器加性故障估计问题,利用有界实引理和投影定理,设计了具有调度特性的LPV故障估计器,仿真结果表明,设计的故障估计器能够准确的获取故障信息。进一步,针对扰动环境下,具有乘性和加性执行机构故障的航空发动机故障系统,基于所提故障估计器结果,提出了一种基于虚拟执行器的主动容错控制方法。在不改变无故障系统误差反馈控制器参数的情况下,综合误差反馈控制器、虚拟执行器和误差区间观测器,构建了航空发动机故障系统的重构策略。仿真表明,重构后的系统可以得到与无故障系统相近的性能指标,实现了航空发动机控制系统执行机构的主动容错控制。最后,针对扰动环境下,具有乘性和加性执行机构与传感器故障的航空发动机故障系统,在所提故障估计器结果的基础上,提出了一种基于虚拟执行器和虚拟传感器的主动容错控制方法。在不改变无故障系统误差反馈控制器参数的条件下,综合误差反馈控制器、虚拟执行器、虚拟传感器和误差区间观测器,构建了航空发动机故障系统的重构策略。仿真验证了重构后的系统能够得到与无故障系统相近的性能指标,实现了航空发动机控制系统执行机构与传感器的主动容错控制。
黄羽韬[5]（2020）在《智能船舶传感器故障容错控制方法研究》文中认为随着自动化、智能化技术的发展,人们对船舶系统的研究愈发深入,为应对不断增长的海上货运需求,并提高船舶航行过程中的可靠性,世界各国逐渐将发展战略逐渐瞄准到智能船舶领域,由于船舶工况和性能的特殊性,要求整个系统具有更高的安全性,尤其是设备故障情况下的船舶控制问题,不仅需要保证船舶系统的稳定性,更期望在一定范围内快速恢复船舶的正常性能。而传感器设备作为控制系统中必不可少的组成部分,其测量信号的准确性将对船舶运行状态产生较大影响。硬件冗余是解决设备故障问题的方法之一,但需要提供额外的传感器设备,提高了船舶建造成本。因此,设计针对传感器设备的故障诊断系统及基于软件冗余的容错控制方法是智能船舶研究发展的重要环节。本文针对上述问题开展了以下主要研究工作:（1）针对基于解析模型方法中存在系统数学模型不确定性影响,基于数据驱动方法中传感器故障数据集较少的问题,设计了一种基于无源观测器和小波包神经网络的传感器故障诊断方法。该算法分析了传感器的故障信号特征,结合了基于模型和基于数据驱动的思路,首先利用非线性无源观测器进行状态估计,产生残差信号,然后通过小波包分解得到残差信号中的多频段能量特征,并将其输入BP神经网络进行训练,得到合适参数的分类网络模型,解决传感器故障检测与分类问题。仿真结果验证了该方法可以有效地实现传感器故障诊断,并提高了检测与分类的精度。（2）针对传感器故障已检测情况下的智能船舶容错控制问题,设计了一种基于虚拟传感器的控制回路重构方法,并引入自适应变论域思想,改进了标称模糊PID控制器。故障诊断系统成功检测出故障传感器后,通过观测器构成虚拟传感器,以此跟踪实际船舶运动状态,并替换故障传感器加入到控制回路中,等效于正常传感器输出,实现重构目标,在此基础上根据误差项设计自适应变论域方法,提高标称模糊PID控制器参数整定的精度,加快容错控制方法的响应速度,减少控制过程中产生的超调。仿真结果验证了该方法在准确检测出故障部位后,可以快速、有效地解决其产生的影响,实现智能船舶传感器容错控制。（3）针对传感器故障诊断系统存在的漏报影响,探讨了不经故障诊断系统情况下的智能船舶传感器容错控制问题,设计了一种基于LMI（线性矩阵不等式）和完整性条件下的鲁棒容错控制策略。假设故障的部分影响将表现为模型参数的摄动,同时考虑到系统本身可能存在的不确定性,将二者归结为系统参数的有界变化,并加入故障开关阵表示故障传感器部位。根据修改后的系统参数矩阵,将故障系统的稳定性条件和对不确定参数的鲁棒性条件,转化为线性矩阵不等式的求解问题。仿真结果验证了该方法可以不基于故障诊断系统,有效地进行智能船舶传感器故障容错控制。
丁润泽[6]（2019）在《航空电动燃油泵滑模容错控制研究》文中研究说明电动燃油泵系统作为多电发动机的核心部件,日益受到关注。多电发动机是一类采用电能作为全机次级能源的发动机框架,具有轻量结构,可靠稳定,节能减排等一系列优势,已成为目前航空发动机的主流发展趋势。其中,稳定可靠的电动燃油泵性能对确保飞行安全,提高飞行系统经济性,降低排放具有重要意义。本文针对航空电动燃油泵系统,开展了鲁棒容错控制研究,确保航空电动燃油泵在具有不确定性及执行机构故障的情况下能够可靠稳定运行。首先,建立了电动燃油泵的数学模型。针对一类由外啮合齿轮泵及无刷直流电机直连的电动泵系统,完成了整个系统的数学描述。并对齿轮泵中端面泄漏及径向泄漏进行分析和建模,研究了一类含有不匹配不确定性的系统鲁棒控制问题。其次,研究了电动燃油泵滑模控制问题。设计了基于混合幂次指数趋近律的滑模控制器,实现了对匹配不确定的鲁棒控制。随后,基于带抑制矩阵的积分滑模面设计了鲁棒控制器,该控制器能够对匹配和不匹配的不确定性均具有鲁棒性,且系统从任意初始状态均处于滑模面上,消除了趋近阶段,进一步增强了系统的鲁棒性。在此基础上,提出了一种组合滑模控制方法,该方法减小了积分滑模控制的保守性,在保留滑模控制的鲁棒性、易于实现等优点的基础上,增强了系统对不匹配不确定性的鲁棒性,保证了系统的可靠性。随后,设计了电动燃油泵容错控制系统。针对系统存在的执行机构故障,设计了Walcott-Zak观测器,实现了对故障的在线估计和控制律的重构。进一步地,提出了一种基于混合非奇异快速终端滑模观测器的容错控制方法,该方法能够无抖振的在线估计执行机构故障,无需滤波处理,避免了观测结果的相位滞后。这一特点使得该容错控制系统在处理执行机构故障,尤其是时变型故障时,能够取得更好的容错控制效果。最后,对电动泵系统的硬件实现展开研究。基于Raspberry Pi及STM32,搭建了航空电动燃油泵实验平台。实现了电动燃油泵的开环控制,数据采集,人机交互等功能。该工作为理论成果的硬件验证提供了基础。
康莉莎[7]（2013）在《多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制》文中指出网络化控制系统（networked control system, NCS）是通过共享网络把系统的各元件连接起来形成的闭环反馈控制系统。网络的引入,受带宽限制使得数据在传输过程中出现了时延和丢包,加之实际NCS中无法避免的各种不确定性及故障诱发因素,不仅会降低系统的性能,甚至会使其失稳。因此,通过对NCS进行容错设计,提高其安全和可靠性就显得尤为重要。目前针对存在时延和丢包的NCS容错控制的研究已取得了一些成果,但仍以线性对象和基本容错性能为主,且多采用状态反馈控制策略。基于此,本文针对具有时变时延和丢包的非线性NCS,考虑参数不确定性的影响,对容错设计引入区域极点下的α-稳定、H∞及H2等多个控制目标约束,在可能的执行器或传感器发生失效故障情形下,分别从减少结论保守性和降低计算复杂度出发,较为系统的进行了鲁棒满意容错控制研究,具体内容如下：1)基于状态反馈的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制研究针对不确定非线性NCS,将其建模为具有状态区间时变时延的T-S模糊系统,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有α-稳定的不确定非线性NCS鲁棒容错、鲁棒H∞容错、鲁棒广义H2/H∞容错判别准则,并通过相应的变换以求解LMIs的方法给出了相应控制器的优化设计方法。2)基于状态观测器的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制研究针对不确定非线性NCS,将其建模为具有分段状态与输出区间时变时延的T-S模糊系统,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有α-稳定的不确定非线性NCS鲁棒容错、鲁棒H∞容错、鲁棒广义H2/H∞巩容错判别准则,并通过相应的变换以求解LMIs的方法给出了相应控制器优化设计方法。3)结论保守性及计算复杂度分析对于上述研究结论,采用相应算例对所有结果进行仿真验证,结果表明文中所述方法是正确可行的。由于模型中考虑了时延各种信息,证明过程中采用改进的Jensen不等式,且未引入其它自由权矩阵,因此在减少结论保守性的同时降低了计算复杂度,使得控制器求解空间变大,设计更加便利。为不确定非线性NCS的安全设计在一定范围内提供了理论依据。
王君[8]（2013）在《非线性NCS的鲁棒容错控制研究》文中研究指明由于NCS较传统点对点连接的控制系统,在规模、结构等方面更加庞大、复杂,各种不确定性和故障诱发因素也更多,一旦发生故障就有可能造成人员和财产的巨大损失,因此通过容错设计使NCS具有较高的安全可靠性,已经受到了广泛的关注。本文针对研究之初NCS容错控制成果中,受控对象以线性为主,控制策略大多采用状态反馈,结论主要为保守性较大的时滞不依赖的完整性设计等问题,研究了同时存在时变时延和丢包的不确定非线性NCS （NNCS）的鲁棒容错控制问题。总体概略如下：1)针对同时存在时变时延和丢包的不确定NNCS,将丢包看做是一种特殊的时延,基于T-S模糊模型,在可能的执行器或传感器失效故障下,考虑状态变量可测时和不可测时2种情况,分别采用状态反馈和基于状态观测器的动态输出反馈控制策略,建立了不确定闭环故障NNCS的模型。特别是基于状态观测器的动态输出反馈控制的建模中,时延采用了更符合工程实际的分段处理方法,并分别考虑了分段时延的上下界,为后续少保守性结论的获得奠定了基础。2)采用状态反馈控制策略,以时滞依赖的方法,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,综合应用自由权矩阵、积分不等式、交叉项界定、线性矩阵不等式等方法和技术,研究了不确定NNCS对执行器或传感器失效故障的鲁棒容错控制问题,得到了使不确定NNCS具有鲁棒完整性、鲁棒H。完整性、鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错等少保守性的时滞依赖充分条件和控制器的优化设计方法,并对所得结论进行了有效性仿真验证和保守性比较研究。由于结论中包括了有关时延属性的所有信息,尤其是时延下界τm的引入,使得结论的保守性得以减少。另外,在分析中未进行模型变换,也未放大任何项和忽略有用项,而是借助Newton-Leibniz公式和积分不等式引入了较多自由权矩阵,使得求解的自由度变大,保守性也进一步减少。3)采用基于状态观测器的动态输出反馈控制策略,首先应用类似前述状态反馈控制的研究方法,研究了不确定NNCS对执行器失效故障具有鲁棒完整性及鲁棒H∞完整性的容错控制问题。其次,考虑采用动态输出控制策略后对时延的分段处理,前述方法因过多自由权矩阵的引入会产生大量的决策变量导致计算更加复杂,进而在研究鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错控制问题时,仅通过改进的Jensen不等式对交叉项进行了处理,并引入了时延信息的中间量α1和α2以适当降低矩阵维数。由于未通过Newton-Leibniz公式引入任何自由权矩阵,明显减少了由此带来的过多决策变量所引起的计算负担,以及过多决策变量优化而可能产生的保守性。通过上述研究,得到了使不确定NNCS具有鲁棒完整性、鲁棒H∞完整性、鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错等少保守性的时滞依赖充分条件和控制器优化的设计方法,并对所得结论进行了有效性的仿真验证。文中,还就保守性及计算复杂度对2种方法进行了比较研究,结果表明后一方法在减少结论保守性和降低计算复杂度上更具优势,进而昭示出对提高不确定NNCS容错满意度的益处。4)借助于兰州理工大学先进控制实验室的PCS平台,基于OPC等技术成功开发了虚拟NCS试验平台,并在此平台上对所有理论成果进行了工程可用性实验研究。结果表明构建的虚拟NCS试验平台运行可靠,所有理论结果正确、有效。由于该平台的灵活性,为复杂NCS的时延研究提供了便利。总之,本文针对不确定NNCS所提出的一系列少保守性、高满意度、低复杂度的鲁棒容错控制器的设计方法,将成为提高NCS安全可靠性的重要途径。尤其是针对实际工程上状态变量可能不易全部获得的情形,将状态观测器、控制器、网络属性、故障等统一在T-S模糊模型框架下,进行的鲁棒容错控制研究,为NNCS的被动容错控制率先探求了行之有效的方法。
金莹[9]（2013）在《几类切换系统的鲁棒容错控制问题的研究》文中研究指明切换系统是一类特殊且非常重要的混杂系统,它在电力系统、化工过程以及航天航空等工业领域有着广泛的应用背景。众所周知在这些实际工业系统是存在不确定性的和系统元件发生故障也是不可避免的。在这些工业控制过程中,如果在设计控制器时忽略了不确定性或者系统内部元件发生故障的情况,将会导致系统控制精度达不到实际要求甚至会导致系统运行不稳定, 从而影响系统稳定性、可靠性、安全性以及可行性。因此,研究在工业过程中具有广泛应用背景的切换系统的鲁棒容错控制问题有其重要的实际意义。然而由于切换系统本身同时存在连续状态和离散事件的混杂性以及其系统的不确定性和发生故障的不可预测性使得切换系统的鲁棒容错控制问题的研究难度很大,研究结果相当有限。本文针对执行器发生故障的不确定切换系统的鲁棒容错控制问题开展了一系列研究。主要工作包括：首先,本文对切换系统、鲁棒控制以及容错控制进行了简要的综述。具体包括：切换系统的概念,切换系统的工程背景以及研究方法和最新进展；鲁棒控制概念、研究方法及现状；容错控制与可靠控制的区别和联系、容错控制的概念方法以及文献中的最新成果。其次,本文针对一类不确定线性切换系统利用多李雅普诺夫函数方法分别研究了鲁棒容错保成本控制和鲁棒容错比控制问题。首先针对此类切换系统定义了其容错保成本控制,并利用多李雅普诺夫函数方法给出了此类切换系统鲁棒容错保成本控制的充分条件。其次利用相同的方法研究了此类系统的鲁棒容错H∞控制问题。最后将连续控制器不能解决的一类线性系统的鲁棒容错H∞控制问题作为特例设计了混杂鲁棒容错H∞控制器。再次,本文针对一类不确定线性切换时滞系统利用平均驻留时间方法研究了鲁棒容错控制问题。首先利用平均驻留时间指数镇定此类系统并显式给出了状态的范数估计上界, 然后将该结果应用到文献中河流污染控制模型上,在其执行器失效的情形下设计了鲁棒容错控制器来实现河流污染问题中单位体积需氧量浓度和溶解氧浓度达到其稳态值。然后,本文针对一类不确定非线性级联切换系统利用共同李雅普诺夫函数技术构造状态反馈控制器来实现该系统在任意切换切换策略下的镇定问题。并将该结果应用到F-18飞行器动态模型的纬度控制系统上,在其执行器失效的情形下设计了鲁棒容错控制器来实现攻角和俯仰角速率达到某个期望值。本文接着利用平均驻留时间方法仍对此类不确定非线性级联切换系统实现了其鲁棒容错控制。如果在切换过程中平均驻留时间大于某个正常数,该方法可以指数镇定此类切换系统而且不依赖于切换策略。最后显式给出了系统状态的范数估计。仿真例子验证了该方法的有效性。然后,本文考虑一类执行器部分失效且非线性子系统中含有满足线性增长条件的不确定性的非线性级联切换系统。针对此类切换系统分别利用共同李雅普诺夫函数和平均驻留时间方法设计了鲁棒容错控制器。首先给出了部分失效故障模型,其次利用共同李雅普诺夫函数方法设计了鲁棒容错控制器并将其应用到具有虚拟环境的触摸屏系统的模型中实现了其容错控制,最后利用平均驻留时间法实现执行器部分失效的鲁棒容错控制问题。最后,对全文所做的工作进行了总结,并指出了下一步研究的方向。
张芹芳[10]（2013）在《基于神经网络的鲁棒容错控制方法》文中研究表明系统拥有高的安全性和可靠性意味着工作人员的人身安全能够得到更好的保障,同时也可以提高经济效益和生产效率。容错控制（Fault Tolerant Control, FTC）能在系统发生故障的情况下,可以自动补偿故障产生的影响来维护系统的稳定性和尽可能的来恢复系统故障前的性能,确保系统运行稳定可靠。因此,容错控制理论为提高系统的可靠性和安全性开辟了新的途径。曾经作为经典控制理论独立分支的动态系统的故障检测（Fault Detection and Diagnosis,FDD）技术成为容错控制的重要支撑技术。故障检测的任务是对系统故障的特点进行描述,并利用它尽量去检测和隔离系统的意外故障。为了取得良好的容错效果,人们急切需要具有高效的故障检测机构能在线提供较准确的失效信号来完成系统的容错控制功能。一个系统若能容错的必要条件是系统中存在着配件的冗余,如对执行器的容错需要有执行器的驱动冗余、对传感器的容错就需要有传感器的测量冗余。容错控制系统设计的关键是：如何使用这些器件的冗余达到容错的目的。然后根据系统中处理故障和冗余的方式不同,容错控制系统可分为主动容错系统和被动容错系统。在主动容错控制系统或通过算法设计自适应在线辨识故障参数,或利用故障检测机构获取故障信息。而在被动容错控制系统设计中,系统所能发生的故障情行在控制系统设计时就作为先验知识考虑进去了,不需要在线获得故障信息,大多采用的是鲁棒容错控制技术。主动容错控制和被动容错控制多依赖于系统模型：定性模型,半定量或定量。由于长时间不间断的执行控制任务,执行器是最容易发生故障的系统环节。在系统的容错控制设计中,针对执行器的容错策略应是考虑的重中之重。容错控制起源于飞行器等航空、航天领域,经过不断的推广应用已经进入工业过程控制等领域。这些领域的容错控制系统设计一样具有相当重要的意义。现在的容错控制策略大多将发生故障的执行器简单地废弃掉,从而忽略故障执行器中可能存在的剩余驱动力,只是利用未故障的执行器重新设计容错控制系统。显然,这是很不明智的做法,因降低了系统的整体驱动能力,而减少了容错控制策略的设计自由度。为此,应该对容错控制中的故障驱动问题加以考虑,如果可能,应将故障后系统中所有的驱动力经过合理组织全部用于容错控制系统中。本文针对系统进行了故障检测和容错控制系统的设计,并就容错控制中存在的有关热点问题,进行了深入的研究和探讨,本文的主要内容和研究工作如下：1.阐述了论文的背景及研究意义,综述了容错控制的发展状况,指出了容错控制研究的热点问题。2.研究了线性不确定连续系统的鲁棒容错控制问题。利用线性矩阵不等式（LMI）方法,给出了系统在传感器和执行器、元器件失效情况下,系统鲁棒容错控制的充分条件,结果以线性矩阵不等式的形式呈现。并实施了仿真研究。3.研究了一类时滞不确定连续系统的状态反馈鲁棒稳定问题。基于线性矩阵不等式（LMI）理论和Lyapunov稳定性理论,列出了系统在传感器和执行器失效情况下渐近稳定的充分条件和相应的状态反馈鲁棒容错控制律的设计方法。
二、对一类传感器故障具有完整性的鲁棒容错控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对一类传感器故障具有完整性的鲁棒容错控制（论文提纲范文）
（1）预见控制理论在容错控制中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写和符号清单 |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 预见控制的文献综述 |
| 2.1.1 预见控制的研究背景 |
| 2.1.2 预见控制的研究方法 |
| 2.1.3 预见控制的研究现状 |
| 2.2 容错控制的研究综述 |
| 2.2.1 容错控制的研究背景 |
| 2.2.2 故障分类 |
| 2.2.3 容错控制的研究方法 |
| 2.2.4 容错控制的研究现状 |
| 2.3 滑模控制的研究综述 |
| 2.3.1 滑模控制的研究背景 |
| 2.3.2 滑模控制的研究方法 |
| 2.3.3 滑模控制的研究现状 |
| 3 一类连续时间线性系统的容错预见控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 容错预见控制器的设计 |
| 3.4 控制器存在的条件 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 一类离散时间线性系统的容错预见控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 增广系统的构造和时滞变换 |
| 4.4 控制器的存在条件 |
| 4.5 数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 一类连续时间广义系统的容错预见控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 脉冲消除和受限等价变换 |
| 5.4 增广系统的构造 |
| 5.5 控制器存在的条件 |
| 5.6 数值仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 一类离散时间广义系统的容错预见控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 受限等价变换 |
| 6.4 增广系统构造和时滞变换 |
| 6.5 控制器的存在条件 |
| 6.6 数值仿真 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 一类连续时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.3 预见滑模面的设计 |
| 7.4 滑模容错预见控制器的设计 |
| 7.5 数值仿真 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 一类离散时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 问题描述 |
| 8.3 预见滑模面的设计 |
| 8.4 滑模容错控制器的设计 |
| 8.5 状态观测器的设计 |
| 8.6 数值仿真 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况和发展趋势 |
| 1.2.1 测量丢失和时滞的研究现状 |
| 1.2.2 通信协议的研究现状 |
| 1.2.3 容错控制问题的研究现状 |
| 1.2.4 网络攻击问题的研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 课题来源及研究内容 |
| 第2章 具有测量丢失与混合时滞的网络化系统鲁棒滑模控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 滑动模态分析 |
| 2.3.1 滑模面设计 |
| 2.3.2 鲁棒渐近稳定性 |
| 2.4 可达性分析 |
| 2.4.1 滑模控制律设计 |
| 2.4.2 可达性判别依据 |
| 2.4.3 等式约束求解设计 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 随机通信协议下网络化系统鲁棒H_∞滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 滑模面可达性分析 |
| 3.3.1 滑模面设计 |
| 3.3.2 协议依赖滑模控制律设计 |
| 3.3.3 可达性判别依据 |
| 3.4 随机稳定性分析 |
| 3.4.1 随机稳定性判别依据 |
| 3.4.2 增益矩阵求解设计 |
| 3.5 数值算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 具有输入非线性的网络化系统滑模容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 观测器设计及误差性能分析 |
| 4.3.1 观测器设计 |
| 4.3.2 滑模面设计 |
| 4.3.3 误差性能分析 |
| 4.3.4 观测增益矩阵求解设计 |
| 4.4 系统性能分析 |
| 4.4.1 滑模面设计 |
| 4.4.2 滑动模态性能分析 |
| 4.4.3 增益矩阵求解算法设计 |
| 4.5 自适应滑模控制器设计 |
| 4.6 数值算例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 事件触发机制下具有网络攻击的网络化系统鲁棒自适应滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统模型描述 |
| 5.2.2 事件触发机制 |
| 5.2.3 网络攻击描述 |
| 5.3 观测器设计 |
| 5.4 系统保安全性能分析 |
| 5.4.1 均方“(?)-安全”性能分析 |
| 5.4.2 增益矩阵求解设计 |
| 5.5 自适应滑模控制器设计 |
| 5.6 数值算例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 风力发电系统的最大功率点滑模跟踪控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风力发电系统基本结构与模型建立 |
| 6.2.1 风力机数学模型 |
| 6.2.2 传动系统数学模型 |
| 6.3 额定风速下制动转矩T_(em)滑模控制 |
| 6.3.1 滑模观测器设计 |
| 6.3.2 滑模面设计 |
| 6.3.3 误差性能分析 |
| 6.3.4 制动转矩滑模容错控制设计 |
| 6.4 实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 容错控制 |
| 1.2.1 容错控制理论的发展概述 |
| 1.2.2 容错控制方法 |
| 1.3 鲁棒容错控制 |
| 1.3.1 鲁棒容错控制的发展概述 |
| 1.3.2 鲁棒H_(?)容错控制 |
| 1.4 模糊控制理论 |
| 1.4.1 模糊控制理论的研究现状 |
| 1.4.2 模糊控制器的结构 |
| 1.4.3 常用的几种模糊控制器 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 预备知识和主要引理 |
| 2.1 李雅普诺夫稳定性理论 |
| 2.2 线性矩阵不等式理论 |
| 2.2.1 线性矩阵不等式的定义 |
| 2.2.2 线性矩阵不等式的发展史 |
| 2.2.3 可转化为线性矩阵不等式的问题 |
| 2.3 本文主要的引理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于不确定T-S模糊时滞系统的容错控制 |
| 3.1 系统描述 |
| 3.2 主要结果 |
| 3.3 数值仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于不确定T-S模糊模型双时滞系统的容错控制 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.2 主要结果 |
| 4.3 数值仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于不确定T-S模糊模型时变时滞系统的容错控制 |
| 5.1 系统描述 |
| 5.2 主要结果 |
| 5.3 数值仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 致谢 |
（4）航空发动机控制系统主动容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 故障诊断与容错控制的研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断的研究现状 |
| 1.2.2 航空发动机故障诊断的研究现状 |
| 1.2.3 容错控制的研究现状 |
| 1.2.4 航空发动机容错控制的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 航空发动机模型的建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 航空发动机线性模型 |
| 2.2.1 航空发动机小偏差状态变量模型 |
| 2.2.2 模型仿真结果 |
| 2.3 航空发动机状态变量LPV模型 |
| 2.3.1 航空发动机仿射参数依赖形式LPV模型 |
| 2.3.2 模型仿真结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 航空发动机控制系统的故障估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 鲁棒自适应故障估计器 |
| 3.2.1 鲁棒自适应故障估计器的设计方法 |
| 3.2.2 仿真结果与分析 |
| 3.3 LFT参数依赖的故障估计器 |
| 3.3.1 LFT参数依赖的故障估计器设计方法 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于虚拟执行器的主动容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 误差反馈控制器设计 |
| 4.3 虚拟执行器设计 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 虚拟执行器结构 |
| 4.3.3 基于虚拟执行器的重构系统设计 |
| 4.3.4 虚拟执行器增益矩阵设计 |
| 4.4 误差区间观测器设计 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 误差区间观测器结构 |
| 4.4.3 误差区间观测器增益矩阵设计 |
| 4.4.4 重构闭环系统稳定性分析 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于虚拟执行器和虚拟传感器的主动容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟传感器设计 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 虚拟传感器结构 |
| 5.2.3 基于虚拟传感器的重构系统设计 |
| 5.2.4 虚拟传感器增益矩阵设计 |
| 5.3 虚拟执行器与虚拟传感器联合设计 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 联合结构设计 |
| 5.3.3 基于虚拟执行器和虚拟传感器的重构系统设计 |
| 5.4 误差区间观测器设计 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 误差区间观测器结构 |
| 5.4.3 重构闭环系统稳定性分析 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（5）智能船舶传感器故障容错控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 故障诊断研究现状 |
| 1.3 容错控制研究现状 |
| 1.3.1 被动容错控制 |
| 1.3.2 主动容错控制 |
| 1.4 课题研究的难点 |
| 1.5 论文的主要研究内容 |
| 第2章 船舶相关数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 船舶数学模型 |
| 2.2.1 参考坐标系 |
| 2.2.2 运动学模型 |
| 2.2.3 动力学模型 |
| 2.2.4 测量模型 |
| 2.3 环境载荷数学模型 |
| 2.3.1 风载荷数学模型 |
| 2.3.2 流载荷数学模型 |
| 2.3.3 波浪载荷数学模型 |
| 2.4 仿真采用的船舶模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于无源观测器和小波包神经网络故障诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传感器故障描述 |
| 3.3 基于解析模型的故障信号预处理 |
| 3.3.1 非线性无源观测器原理 |
| 3.4 基于数据驱动的故障诊断 |
| 3.4.1 小波包分解 |
| 3.4.2 BP神经网络 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 仿真条件 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于虚拟传感器的变论域模糊PID容错控制方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 重构问题描述 |
| 4.2.1 重构系统概述 |
| 4.2.2 重构控制回路 |
| 4.2.3 系统重构目标 |
| 4.3 虚拟传感器重构设计 |
| 4.3.1 传感器故障重构原理 |
| 4.3.2 虚拟传感器设计 |
| 4.4 自适应变论域模糊PID控制器设计 |
| 4.4.1 模糊数学原理 |
| 4.4.2 模糊PID控制器设计 |
| 4.4.3 自适应变论域方法设计 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 仿真条件 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于LMI的传感器故障鲁棒容错控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 基于LMI的鲁棒容错H∞控制器设计 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 仿真条件 |
| 5.4.2 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究内容展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的成果 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
（6）航空电动燃油泵滑模容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 多电飞机 |
| 1.1.2 多电发动机 |
| 1.1.3 航空电动燃油泵系统 |
| 1.1.4 滑模控制 |
| 1.1.5 容错控制 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作及章节安排 |
| 第二章 航空电动燃油泵数学模型 |
| 2.1 航空电动燃油泵系统 |
| 2.2 外啮合齿轮泵系统 |
| 2.2.1 瞬时流量及平均流量 |
| 2.2.2 齿轮泵运动方程 |
| 2.3 无刷直流电机系统 |
| 2.3.1 电压平衡方程 |
| 2.3.2 电磁力矩方程 |
| 2.3.3 电机运动方程 |
| 2.4 泄漏模型 |
| 2.4.1 端面泄漏 |
| 2.4.2 径向泄漏 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 航空电动燃油泵滑模控制 |
| 3.1 滑模变结构控制 |
| 3.1.1 系统描述 |
| 3.1.2 基本概念及预备基础 |
| 3.1.3 匹配扰动的鲁棒性 |
| 3.2 航空电动燃油泵滑模控制器设计 |
| 3.2.1 基于趋近律的线性滑模控制 |
| 3.2.2 带抑制矩阵的积分滑模控制 |
| 3.2.3 基于二次型积分滑模面的组合滑模控制 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 航空电动燃油泵系统仿真 |
| 3.3.2 谐波齿轮传动系统仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 航空电动燃油泵执行机构容错控制 |
| 4.1 基于Walcott-Zak观测器的容错控制器 |
| 4.1.1 容错控制系统设计 |
| 4.1.2 仿真验证 |
| 4.2 基于混合非奇异快速终端滑模观测器的容错控制器 |
| 4.2.1 容错控制系统设计 |
| 4.2.2 仿真验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 航空电动燃油泵硬件实验平台 |
| 5.1 实验设备介绍 |
| 5.2 实验系统结构 |
| 5.3 控制软件介绍 |
| 5.4 实物效果展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（7）多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 网络化控制系统综述 |
| 1.2.1 NCS的基本结构及问题 |
| 1.2.2 NCS主要研究内容 |
| 1.2.3 时滞系统保守性研究 |
| 1.3 容错控制综述 |
| 1.3.1 被动容错控制研究现状 |
| 1.3.2 满意容错控制研究现状 |
| 1.4 NCS被动容错控制研究现状与分析 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 不确定非线性闭环故障NCS描述及准备知识 |
| 2.1 不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.1.1 基于状态反馈的不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.1.2 基于状态观测器的不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.2 相关准备知识 |
| 2.2.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.2.2 LMI相关知识 |
| 2.2.3 常见系统性能指标 |
| 2.2.4 其它相关引理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 状态反馈多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒容错设计 |
| 3.2.1 执行器失效故障情形 |
| 3.2.2 传感器失效故障情形 |
| 3.2.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.3 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒H_∞容错设计 |
| 3.3.1 执行器失效故障情形 |
| 3.3.2 传感器失效故障情形 |
| 3.3.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.4 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒广义H_2/H_∞容错设计 |
| 3.4.1 执行器失效故障情形 |
| 3.4.2 传感器失效故障情形 |
| 3.4.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于状态观测器的多目标约束不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制. |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒容错设计 |
| 4.2.1 执行器失效故障情形 |
| 4.2.2 传感器失效故障情形 |
| 4.2.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.3 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒H_∞容错设计 |
| 4.3.1 执行器失效故障情形 |
| 4.3.2 传感器失效故障情形 |
| 4.3.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.4 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒广义H_2/H_∞容错设计 |
| 4.4.1 执行器失效故障情形 |
| 4.4.2 传感器失效故障情形 |
| 4.4.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 |
（8）非线性NCS的鲁棒容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和研究意义 |
| 1.2 国内外NCS容错控制研究现状 |
| 1.2.1 NCS的主要研究内容及现状 |
| 1.2.2 NCS容错控制研究成果概述及存在的问题 |
| 1.2.2.1 容错控制概述 |
| 1.2.2.2 基于状态反馈的NCS容错控制研究 |
| 1.2.2.3 基于输出反馈的NCS容错控制研究 |
| 1.2.2.4 NCS被动容错控制研究存在的问题 |
| 1.3 时延系统减少保守性的方法与启示 |
| 1.3.1 时延系统减少保守性的方法 |
| 1.3.2 时延系统减少保守性方法中应用中存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 不确定闭环故障NNCS模型的建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 不确定NNCS受控对象及故障的数学描述 |
| 2.2.1 T-S模糊模型 |
| 2.2.2 不确定NNCS受控对象的数学描述 |
| 2.2.3 系统执行器或传感器故障的数学描述 |
| 2.3 基于状态反馈控制的不确定闭环故障系统建模 |
| 2.3.1 基于状态反馈的网络时延和丢包分析 |
| 2.3.2 不确定闭环故障NNCS建模 |
| 2.4 基于状态观测器的不确定闭环故障系统建模 |
| 2.4.1 基于状态观测器的网络时延和丢包分析 |
| 2.4.2 不确定闭环故障NNCS建模 |
| 2.5 文中所用到的定义及相关引理 |
| 2.5.1 相关定义 |
| 2.5.1.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.5.1.2 LMI定义 |
| 2.5.1.3 鲁棒控制 |
| 2.5.1.4 H_∞设计 |
| 2.5.1.5 保性能控制 |
| 2.5.2 证明中的相关引理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于状态反馈的NNCS鲁棒容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不确定NNCS鲁棒完整性设计 |
| 3.2.1 执行器失效故障下的鲁棒完整性设计 |
| 3.2.2 传感器失效故障下的鲁棒完整性设计 |
| 3.2.3 仿真实例及结果分析 |
| 3.3 不确定NNCS鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.1 执行器失效故障下的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.2 传感器失效故障下的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.3 扰动抑制率γ的优化 |
| 3.3.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.4 不确定NNCS鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.1 执行器失效故障下的鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.2 传感器失效故障下的鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.3 动态性能指标J的优化 |
| 3.4.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.5 不确定NNCS鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.1 执行器失效故障下的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.2 传感器失效故障下的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.3 性能指标的优化 |
| 3.5.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于状态观测器的NNCS鲁棒容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不确定NNCS鲁棒完整性设计 |
| 4.2.1 基于状态观测器的鲁棒完整性理论分析 |
| 4.2.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.3 基于状态观测器的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 4.3.1 不确定NNCS鲁棒H_∞完整性理论分析 |
| 4.3.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.4 基于状态观测器的鲁棒保性能容错设计 |
| 4.4.1 不确定NNCS鲁棒保性能容错理论分析 |
| 4.4.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.5 基于状态观测器的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 4.5.1 不确定NNCS的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 4.5.2 扰动抑制率γ的优化 |
| 4.5.3 性能指标函数J的优化 |
| 4.5.4 仿真实例及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 不确定NNCS实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络带宽受限下不确定闭环故障NCS的搭建 |
| 5.2.1 NCS实验平台组建的方案论证 |
| 5.2.1.1 虚拟NCS试验平台总体构架 |
| 5.2.1.2 虚拟NCS试验平台方案选择 |
| 5.2.2 NCS实验平台组态及测试 |
| 5.2.2.1 NCS实验平台组态 |
| 5.2.2.2 NCS实验平台测试 |
| 5.2.2.3 虚拟NCS平台延时及丢包的实现与分析 |
| 5.3 基于状态反馈的不确定NNCS鲁棒容错控制实验研究 |
| 5.3.1 基于状态反馈的不确定NNCS的系统构建 |
| 5.3.2 实验研究及结果分析 |
| 5.4 基于状态观测器的不确定NNCS鲁棒容错控制实验研究 |
| 5.4.1 基于状态观测器的不确定NNCS的系统构建 |
| 5.4.2 实验研究及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表学术论文目录 |
（9）几类切换系统的鲁棒容错控制问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 切换系统概述及其现状 |
| 1.2 鲁棒控制概述及其进展 |
| 1.3 容错控制及其研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 一类线性切换系统的鲁棒保成本和H_∞容错控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 线性不确定切换系统的容错保成本控制 |
| 2.2.1 问题描述 |
| 2.2.2 容错保成本控制器设计 |
| 2.3 线性不确定切换系统的容错H_∞控制 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 容错H_∞控制器的设计 |
| 2.3.3 不确定线性系统的混杂容错H_∞控制 |
| 2.3.4 仿真例子 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 一类不确定线性切换时滞系统的鲁棒容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 线性时滞系统的容错控制设计 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.4.1 一个数值例子 |
| 3.4.2 基于河流污染控制模型的容错控制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非线性切换系统的容错控制：共同李雅普诺夫函数法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 非线性切换系统容错控制设计 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.4.1 一个数值例子 |
| 4.4.2 F-18飞行器的纵向动态容错控制 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 非线性切换级联系统的容错控制：平均驻留时间法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 切换级联系统容错控制设计 |
| 5.3.1 控制器设计 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 执行器部分失效的非线性切换级联系统的鲁棒容错控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 执行器部分失效的切换系统渐近镇定 |
| 6.3.1 容错控制器设计 |
| 6.3.2 仿真结果 |
| 6.4 执行器部分失效的切换系统指数镇定 |
| 6.4.1 容错控制器设计 |
| 6.4.2 仿真例子 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的主要工作 |
（10）基于神经网络的鲁棒容错控制方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 容错控制的发展背景及意义 |
| 1.2 容错控制的研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 第二章 容错控制及神经网络的相关知识 |
| 2.1 容错控制概述 |
| 2.1.1 容错控制 |
| 2.1.2 容错控制系统 |
| 2.2 容错控制方法 |
| 2.2.1 经典容错控制方法 |
| 2.2.2 鲁棒容错控制方法 |
| 2.2.3 鲁棒控制理论 |
| 2.2.4 智能容错控制控制方法 |
| 2.3 神经网络概述 |
| 2.3.1 引言 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 网络结构 |
| 2.4 BP网络简介 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 线性不确定系统的鲁棒容错控制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 线性不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 对传感器故障的容错状态反馈控制律 |
| 3.2.3 对执行器故障的容错状态反馈控制律 |
| 3.2.4 对执行器和传感器同时故障的容错状态反馈控制律 |
| 3.3 仿真实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含传感器故障的时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 主要结果 |
| 4.2.3 设计实例 |
| 4.2.4 结论 |
| 4.3 含执行器故障的时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 主要结果 |
| 4.3.3 设计实例 |
| 4.3.4 结论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士学位期间的研究成果 |
四、对一类传感器故障具有完整性的鲁棒容错控制（论文参考文献）
- [1]预见控制理论在容错控制中的应用[D]. 贾晨. 北京科技大学, 2021
- [2]不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究[D]. 张红旭. 哈尔滨理工大学, 2021(01)
- [3]不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究[D]. 吴丽珍. 广东工业大学, 2020(06)
- [4]航空发动机控制系统主动容错控制研究[D]. 王晔. 大连理工大学, 2020(02)
- [5]智能船舶传感器故障容错控制方法研究[D]. 黄羽韬. 武汉理工大学, 2020(08)
- [6]航空电动燃油泵滑模容错控制研究[D]. 丁润泽. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [7]多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制[D]. 康莉莎. 兰州理工大学, 2013(S1)
- [8]非线性NCS的鲁棒容错控制研究[D]. 王君. 兰州理工大学, 2013(10)
- [9]几类切换系统的鲁棒容错控制问题的研究[D]. 金莹. 东北大学, 2013(03)
- [10]基于神经网络的鲁棒容错控制方法[D]. 张芹芳. 安徽大学, 2013(11)