一、利用降维状态观测器离散系统的鲁棒容错控制（论文文献综述）
雷启鑫[1]（2021）在《基于降维观测器的异步电动机离散指令滤波容错控制》文中研究表明异步电动机（Induction Motor,IM）凭借其性能可靠、运行高效、坚固耐用和造价低等优势,被广泛应用于伺服驱动系统和现代工农业生产中。然而,由于IM系统为具有多变量、强耦合、未知负载干扰和不确定参数等复杂特性的非线性对象,传统的控制方法诸如矢量控制、直接转矩控制等难以实现良好的动静态控制效果。同时随着数字计算机和微处理器的飞速发展,现有的工业生产控制算法多通过数字控制器进行采样控制,与连续控制方法相比,离散控制方法更易于描述实际控制问题。此外,在IM系统中恶劣工况、负载扰动和电网扰动等可能会使逆变器中的功率开关管损坏,导致逆变器输出电压畸变,影响电动机的各项性能指标甚至对设备及人身安全造成严重的损害。因此,针对IM离散系统研究一种故障发生后仍能保证预期位置跟踪性能的容错控制方法,成为亟待解决的问题。本文结合指令滤波反步法、离散控制、神经网络和观测器技术提出了考虑电压突降和偏置故障的IM离散容错控制方法。论文的主要研究成果如下:（1）针对一类单输入单输出非线性离散系统,基于指令滤波技术和神经网络控制,构建了考虑执行器故障的离散容错控制器。首先,结合指令滤波反步法和误差补偿信号,在避免“因果矛盾”的同时消除了指令滤波器造成的滤波误差影响,实现了更好的控制精度;其次,利用神经网络技术和自适应控制处理未知的失效因子和偏差故障函数;最后,构造Lyapunov函数并分析了系统的稳定性。（2）针对IM系统中因逆变器功率管开路导致的电压突降和偏置故障,设计了离散动态面容错控制方法。首先,使用欧拉公式建立考虑电压突降和偏置故障的IM系统离散模型;其次,通过动态面技术克服了“因果矛盾”和虚拟控制信号频繁差分所导致的“计算复杂性”问题;并利用自适应神经网络技术逼近含有电压突降系数和偏差故障函数的未知函数。仿真实验证明,在故障发生后所设计的离散动态面容错控制器仍可很好地实现预期的位置跟踪性能,抑制了电压突降和偏置故障对控制性能的不良影响。（3）本文进一步考虑IM系统因振动或湿度等因素造成的传感器精度下降和因成本受限无法安装速度传感器等情况,构建了基于降维观测器的离散指令滤波容错控制器。设计自适应观测器估计IM系统的转子角速度,节约了系统的成本,具有更广泛的工程应用价值。通过仿真对比实验,与动态面容错控制方法相比,所提出的指令滤波容错控制方法凭借误差补偿机制,更有效地克制了电压突降、偏置故障和负载扰动的影响,具有更强的鲁棒性,达到了更好的精度。
贾晨[2]（2021）在《预见控制理论在容错控制中的应用》文中研究表明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.
赵睿楠[3]（2021）在《基于集值观测器的风能转换系统故障诊断与控制》文中研究指明风能在世界范围内受到广泛关注。随着风电规模的扩大,风能转换系统的结构日益复杂,是一个具有强输入不确定性、高度耦合的机、电、液一体化复杂非线性动力学系统,风速、电网参数的随机时变对系统安全运行带来极大挑战,加之恶劣的运行环境,故障频发,甚至小故障也可能发展成灾难性故障,造成重大经济损失。实现风能转换系统故障诊断和容错控制,在保证功率转换效率的同时可减少设备事故率,降低维修费用,成为保障现代风力发电机组可靠运行、降低维护成本不可或缺的解决方案。风能转换系统包括空气动力子系统、桨叶子系统、传动子系统、发电机子系统、并网逆变子系统等模块,目前对其故障诊断的研究多针对其某个系统开展,缺乏一个统一的平台实现系统的全局故障诊断。为此本文在详细分析风能转换系统常见故障特性的基础上,考虑具有高阶、通信延时和未知非线性部分的风能转换系统,采用离散系统强正扰动不变理论和欧拉线性逼近理论,研究风能转换系统各子系统的状态集值观测器的设计及基于集值观测器的系统故障诊断与容错控制策略。主要研究工作如下:1.详细阐述风能转换系统的组成及其风能转换系统的整体数学模型。在此基础上,分析风能转换系统中常见12种故障特性,建立并分类各故障的数学模型,推导出故障情况下系统增广模型,为后面故障诊断策略的研究奠定基础。2.考虑存在通信延时和未知非线性的风能转换系统状态估计问题,采用离散系统的强正扰动不变理论设计集值观测器,设计集合诱导Lyapunov函数证明集值观测器的收敛性。在此基础上,设计变桨系统和变流器模型集值观测器;针对传动系统和变流器的联合系统模型,利用状态转移矢量和极点配置法设计降阶集值观测器;考虑风能转换系统中的通信延时和未知非线性,采用泰勒一阶展开式和高阶多项式数据拟合算法建立风能转换系统线性近似模型,采用非线性系统Lipschitz条件设计风能转换系统的非线性全局集值观测器。利用仿真结果验证各子系统对应集值观测器和非线性全局集值观测器的状态估计性能。3.基于以上设计的集值观测器,针对12种风能转换系统常见故障,设计基于多并行集值观测器的故障诊断策略。首先设计与三个变桨系统、传动系统和变流器一一对应的五并行集值观测器故障诊断策略;为减小故障误判风险,实现故障定位,在此基础上增加考虑延时的变桨系统集值观测器、传动系统与变流器联合模型的降阶集值观测器,以及非线性全局集值观测器,建立风能转换系统各子系统统一的八并行集值观测器故障诊断策略。仿真验证上述故障诊断策略可以输出包含准确的故障检测、正确的故障定位和快速的故障诊断用时等信息的故障诊断结果。4.针对变参数时滞系统,基于线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality,LMI）和矩阵Schur补性质设计非脆弱鲁棒H∞状态反馈控制器,建立包含积分环节的Lyapunov泛函保证闭环系统渐近稳定且满足H∞性能指标。以风能转换系统的变桨系统乘性故障为目标,设计由故障诊断结果驱动的鲁棒容错控制律以及切换集值观测器组。采用桨叶角执行器的泵磨损、液压泄漏和空气含量过高等三种故障进行仿真,验证所设计控制律的控制效果。
肖冠男[4]（2021）在《分布式预测控制的容错及抗扰动问题研究》文中认为预测控制由于其处理多变量和约束的能力,在实际工业生产过程中得到了广泛应用,近年来由于可以考虑多样化经济指标,经济预测控制开始引起关注。但是,随着现代工业过程日趋大型化和复杂化,建模难度增加、预测控制在线计算负荷增大以及地理分散,都给集中控制带来巨大挑战。分布式预测控制结构实现了将大型系统分割为多个子系统分别控制,并且通过网络通信兼顾整体系统的性能优化。但同时,其动态性能受到内外部不确定因素影响:一方面有系统内部器件,如执行器和传感器故障,以及分布式控制中的网络通信故障;另一方面是系统外部的扰动、噪声等,这些都会影响到系统的被控性能。在分布式预测控制中,各子系统分别控制,但子系统间又存在耦合,在增强系统容错性和可扩展性的同时,不确定因素也会经耦合向外传递,产生新的问题。本文考虑故障及扰动情况,对分布式预测/经济预测控制的容错和抗干扰问题做出了以下几方面研究:1.间歇性传感器/执行器故障下分布式容错预测控制。首先经过对各分布式子系统的模型分解,针对有未知输入的分布式系统,提出了一种考虑子系统间耦合状态的分布式状态观测器的设计方法;在此基础上,根据已有的故障集,经过故障模态辨识,提出了间歇故障隐藏形式的分布式预测控制方法。所提方法中,观测器具有更快的收敛速度,且控制器设计无需间歇故障随机分布信息。2.缺乏先验故障集的分布式协同容错预测控制。对执行器间歇式故障,提出了故障执行器的“即插即用”策略,并在故障发生时协同邻居子系统同时完成执行器容错预测控制。对于通信故障,采用预测数据补偿通信时延、丢包带来的数据缺失。对于传感器故障,提出了分布式控制系统的鲁棒扩展状态观测器,实现了状态与传感器故障的同时、分布式估计。所提方法降低了各子系统的计算量,减少了控制器的冗余设计。3.未知有界扰动下分布式非线性系统的经济预测控制问题。针对未知有界扰动,提出了基于微分耗散约束的分布式非线性经济预测控制,所提方法通过引入非线性系统的微分动态以及鲁棒控制收缩度量,给出了参考点无关的微分耗散约束条件,保证了系统全局的微分耗散性,并给出了用于抗扰动的微分L2增益指标。最后通过改进的ADMM算法,实现了经济预测控制中具有全局优化目标和全局约束的分布式优化。4.可预测扰动的分布式非线性系统经济预测控制问题。对存在分段定常可预测扰动的系统,提出了保证全局一致性能的非线性系统分布式经济预测控制方法。在所提方法中,显式地考虑了可预测扰动对动态影响,通过构造含已知扰动微分动态的鲁棒控制收缩度量,和约束分段定常预测扰动变化的平均驻留时间,保证了在分布式经济预测控制作用下,此类系统的全局一致微分耗散性,并满足一致微分L2增益指标。5.可变结构的分布式预测控制问题。由于生产需求的变化,分布式系统内部耦合关系或子系统组成数目可能发生变化,从而引发整体系统平衡点、整体动态的改变。针对这种情况,应用能量流动模型,将耦合关系作为能量流动,提出了非线性系统平衡点无关的增量耗散分布式预测控制,其不仅能够忽略平衡点的变化,且对耦合变化的容忍能力强;而后,从整体系统的角度分析了子系统数目增、减情况下整体耗散性的变化,提高了系统的可扩展性。
张红旭[5]（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。
王稼琪[6]（2021）在《基于事件触发机制的燃气轮机控制系统滑模容错控制方法研究》文中研究说明重型燃气轮机是一个高度非线性的综合复杂系统,他的控制系统是燃气轮机稳定安全运行的重要运行系统。随着重型燃气轮机技术的发展,控制系统的复杂性日益增加,如果一个节点发生故障,都可能导致部分系统无法操作或出现整体瘫痪。如果能够提高控制系统的性能,那么对控制系统容错控制设计具有重要意义。本文以某重型燃气轮机为对象,分别针对控制系统执行器和传感器的故障问题展开了一系列研究,主要开展工作如下:（1）构造重型燃气轮机线性模型。考虑燃气轮机内部结构和工作原理,以Rowen模型为基础,分析其热力循环过程,重构了 Rowen模型的参数。以负荷控制系统为例,采用最小二乘拟合法建立燃气轮机负荷控制系统的线性状态空间方程模型。（2）针对燃气轮机负荷控制系统执行器故障问题,提出了一种事件触发滑模容错控制方法。首先,考虑网络迟延、事件触发机制和外部干扰,建立一个包含滑动模态的系统模型。然后,基于李雅普诺夫泛函方法,提出了一个满足H∞性能的线性矩阵不等式的渐近稳定性充分条件,设计了事件触发参数和滑模参数,以此构造了一种基于反馈的滑模容错控制器。最后,给出了燃气轮机系统的仿真结果,以此来表明滑模容错控制方法的有效性。（3）针对燃气轮机负荷控制系统传感器故障问题,提出了一种在动态事件触发下的控制系统的传感器故障估计和滑模容错控制方法。首先,通过滤波将传感器故障等效为系统中的虚拟内部系统故障,构造动态事件触发的故障/状态观测器来观测传感器故障和系统状态。然后,考虑故障、网络时延和外部干扰,建立了一个包含滑动模态和故障/状态误差动态的离散模型。接着,基于李雅普诺夫泛函方法,提出了一个满足H∞性能的线性矩阵不等式的渐近稳定性充分条件,同时给出参数的设计方法。在此基础上,设计滑模容错控制器,并通过程序仿真表明滑模容错控制方法的有效性。（4）基于上述容错控制方法,设计可靠性评价指标,通过蒙特卡洛模拟法分别对带执行器故障和传感器故障的燃气轮机控制系统进行可靠性分析,并验证提出的容错控制方法的可靠性。
李政潭[7]（2021）在《基于等价输入干扰的永磁牵引驱动系统传感器故障容错控制》文中认为电机及驱动系统作为轨道交通牵引设备的动力来源,经历了从“直流”到“交流”,再到“永磁”的三代变革。随着国内首条全线采用永磁牵引系统的地铁线路长沙地铁5号线正式载客,轨道交通牵引真正迎来了“永磁时代”。然而轨道牵引控制系统现场应用环境往往非常恶劣,再加之电机需频繁起动、加速、减速与制动,极易诱发电机驱动系统的故障。倘若故障得不到及时的检测并纠正,极有可能造成灾难性后果。目前,关于永磁同步电机故障诊断与容错相关的研究甚多,而针对永磁牵引电机驱动系统传感器故障的研究还相对较少。同时由于轨道牵引控制系统现场应用环境恶劣,外界未知干扰易影响故障的诊断与容错,因此需要求故障诊断系统既要对未知干扰不敏感,又要对微小故障保持较高的灵敏度。而现有的故障诊断方法中均难以做到二者兼顾,往往采取折中处理。从机理上看,故障与干扰往往相互耦合,共同作用于系统,若能实现故障与干扰的解耦与重构则此矛盾将迎刃而解。此外,现有的故障容错方法在故障发生时需要利用系统的逆模型来重构容错控制器,或为不同故障模式重构不同的容错结构,这大大降低了系统的稳定性和故障容错的及时性。等价输入干扰理论不需要故障模型和系统逆模型的先验信息,很好的弥补了现有的故障容错方法存在的短板。本文将在机车牵引控制系统的背景下,以永磁牵引电机驱动系统电流传感器为研究对象,开展故障与未知干扰解耦与重构,以及基于等价输入干扰理论的传感器故障容错控制的研究。主要研究内容如下:首先,针对干扰与传感器故障相耦合的问题,提出了一种传感器故障和未知干扰解耦的方法和对解耦后的故障及干扰重构估计的策略。基于坐标变换方法实现了故障与未知输入干扰的解耦;利用滑模变结构等值原理并设计相应的滑模观测器实现了传感器故障和未知干扰的重构;同时进行了系统稳定性分析;并对提出的解耦方法和重构策略进行了仿真验证,验证了该方法的可行性和有效性。其次,针对现有故障容错控制方法中存在的需要重构容错控制器,或为不同的故障模式重构不同的容错结构的问题,提出了一种永磁牵引驱动系统电流传感器故障的容错控制策略。通过重新构建系统,将电流测量电路中的传感器故障视为系统干扰;基于等价输入干扰理论,结合滑模变结构技术,设计了滑模观测器和滤波器构成改进的等价输入干扰估计器,估计出了故障的等价输入故障,通过在控制输入中减去等价输入故障来实现传感器故障的容错,并且给出了系统的存在性分析和稳定性证明,并基于RT-LAB半实物仿真平台通过不同传感器故障实例进行了硬件在环实验,对所提出方法的有效性进行了验证。
王忻[8]（2021）在《自愈控制及其在网络控制系统中的应用》文中研究指明近年来,随着科学和信息技术的飞速发展,各类系统的设计复杂度和各部件之间的耦合度也随之增加,系统的脆弱性问题逐渐显现,故障对系统的正常和安全运行造成不可忽视的威胁。为了提高系统对自身故障情况的监测和应对能力,学者们提出了自愈控制的思想。目前自愈控制仍然处于初级发展阶段,并没有学者给出自愈控制的明确定义和研究范畴等基本概念。在学术界对自愈控制理论的研究才刚刚起步,自愈控制理论的研究是滞后于自愈控制的工程应用的。本文主要对自愈控制的理论进行初步的研究,并且首次给出了自愈控制的定义、基本架构和研究范畴等基本概念。本文采用自愈控制的方法来处理网络控制系统面对的多元不确定性问题,同时对提出的自愈控制的理论进行验证,主要的工作内容如下:首先,通过梳理智能电网的自愈控制、飞行控制系统的自愈控制和机械故障的自愈调控系统的相关研究成果,明确了自愈控制的特征和功能并给出了其定义;讨论了自愈控制与自愈系统以及容错控制的联系与区别;总结了研究自愈控制的意义并分析了其发展趋势。其次,提出了一种基于状态观测器的自愈控制方法,该方法由故障诊断的状态观测器方法和故障处理机制组成,设计的故障诊断方法包括故障估计、故障检测和故障定位三个部分,故障估计可以获得系统发生的加性故障的幅值信息,改进的故障检测和故障定位方法,提高了故障检测和隔离的实时性。结合故障诊断实时获得的故障信息在控制器中设计了故障处理机制,实时消除了故障对系统的影响。再次,设计了一种基于两阶段卡尔曼滤波的自愈控制方法。针对执行器发生的部分失效故障,利用两阶段卡尔曼滤波器对执行器部分失效故障进行诊断,获得的故障信息的精确度高,但是实时性较差,为了提高故障诊断的实时性,提出了两阶段卡尔曼滤波和BP（Back Propagation）神经网络相协同的故障诊断方法,并结合在线进行控制律重构/控制律切换方法,消除/抑制故障对系统的影响;同时,对于系统中发生的未知故障或者执行器完全失效故障,提出了基于故障隔离的自愈控制方法,抑制故障对系统的持续影响。最后,设计了一种基于网络切换的自愈控制方案。针对系统中发生故障或拒绝服务攻击的随机性,在卡方检测的基础上设计了系统异常检测方法,改进了异常检测阈值的选择方法,降低了检测阈值选择的难度;然后,采用基于支持向量机的异常诊断方法,对异常状态进行分类;对于系统中发生拒绝服务攻击的情况,结合异常检测和诊断的结果,设计了一种基于网络切换的自愈策略,使得网络控制系统在发生拒绝服务攻击的情况下可以自愈,并且系统性能保持在可接受水平。本文为了验证所提出的自愈控制方法的有效性,利用MATLAB工具箱True Time搭建了网络控制系统进行数值仿真。最后,总结了全文的工作,并对需要进一步研究的工作进行了展望。
杨朵[9]（2021）在《燃料电池空气供给系统控制与故障诊断策略研究》文中提出氢能作为21世纪能源变革的重点之一,具有清洁性、热值高、安全可控的优点。质子交换膜燃料电池是氢能应用的重要形式,作为新能源汽车的动力源之一,得到了政府的大力扶持和推广。在车载环境中,复杂的道路环境和频繁的加减速对燃料电池系统的动力性和安全性提出了高要求。燃料电池系统的动态性能主要由空气供给系统决定,空气进气参数控制不当会导致输出性能降低,损害电堆寿命。因此,研究燃料电池空气供给系统的管控问题,对保障燃料电池稳定运行、提升动态性能具有重要意义。本论文对燃料电池系统的外部动态特性进行建模,并提出了基于简化模型的空气供给系统控制方法和故障诊断策略,主要工作及创新点如下:1)针对多参数、多变量的燃料电池系统动态特性建模问题,分析了不同参数、环境条件对燃料电池输出性能的影响,构建了燃料电池电堆电化学模型和空气供给子系统模型,有效反映了动态工况下系统中空气在各个位置的压力、流量和组分变化以及电堆电输出性能变化;进而,针对燃料电池系统模型非线性、结构复杂、难以应用的问题,借助参数拟合和非线性系统控制等方法,建立面向控制的燃料电池系统模型。2)针对燃料电池空气供给存在的时滞性和供氧不足问题,采用过氧比为控制指标,提出了基于模糊预测控制的空气流量控制策略。首先,提出了基于T-S模糊理论的系统模型简化方法,将复杂的非线性模型通过动态小信号方法线性化,以获取过氧比与控制变量的线性模型。其次,提出了基于T-S线性模型的广义预测控制器对过氧比进行实时控制。此外,为了提升系统的输出性能和效率,提出了基于净输出功率最优原则的过氧比控制指标。最后,在全工作范围的阶跃电流工况下验证了该方法能够有效降低空气供给的超调量和提升系统的动态响应速度。3)针对燃料电池空气压力和流量控制相互耦合的问题,首先,将非线性系统模型通过输入输出反馈线性化进行解耦,得到过氧比和阴极压力与控制变量之间的直接对应关系;此外,针对电堆阴极压力的观测问题,提出了一种扩张状态观测器对阴极压力进行实时估计。进而,基于反馈线性化后的模型,提出了一种滑模预测控制进行压力和流量的联合控制。利用系统的相对阶数设计滑模面和对应的预测模型。通过仿真实验证明所提的滑模预测控制算法能够实现稳定的压力和流量协调控制,具有精度高、响应快、鲁棒性强的优点。4)针对燃料电池空气系统的流量故障诊断问题,将故障信号作为系统附加状态,构建系统的增广模型。首先,利用不同工作点的动态小信号模型进行融合形成系统全工作范围的线性变参数模型,并基于此模型设计对应的增广状态观测器。进一步,在观测器设计中考虑系统干扰和噪声的影响,利用李雅普诺夫稳定性定理设计观测器增益以最小化这些系统不确定性对故障诊断造成的影响。此外,基于增广状态观测器估计到的流量故障值设计过氧比估计器,提出了相应的过氧比容错控制器。最后,通过动态工况验证了不同故障类型下故障诊断方法的有效性,从而保障了系统的安全性,维持稳定、高效的动态输出性能。5)针对燃料电池动力系统的安全高效管控问题,设计了面向车用燃料电池系统的管控策略,为燃料电池系统的工程化应用提供了解决思路。管控策略能够有效实现系统的启停控制、供气控制、尾排、水热管理和故障诊断等功能。控制策略集成到硬件系统中,通过在环仿真平台验证了控制策略的有效性和可靠性。
于兴虎[10]（2020）在《复杂非线性系统的自适应容错控制研究》文中研究表明随着控制系统的发展,其可靠性和安全性也越来越受到人们的重视。然而由于系统结构变得越来越复杂且系统规模越来越庞大,系统的执行器和传感器等元部件不可避免会发生故障,从而导致系统控制性能下降,甚至导致系统运行不稳定。因此,如何针对具有执行器和传感器故障的非线性系统设计有效的容错控制器,保证系统的稳定运行具有重要的理论意义与实际应用价值。本文基于自适应反步控制方法、模糊逻辑系统、容错控制方法、非线性和随机非线性系统稳定性理论等技术,针对不同类型的复杂非线性系统存在传感器或执行器故障时的容错控制问题进行了深入研究,论文的主要研究内容如下:针对一类具有严格反馈结构和外部干扰的非线性系统,考虑系统执行器同时存在未知输入死区特性和执行器故障的容错控制问题。首先利用模糊逻辑系统逼近系统中存在的未知非线性项,基于模糊逼近误差和系统外部干扰构造增广系统新的未知干扰,在控制设计过程中设计干扰观测器估计系统的未知干扰变量;其次将系统的控制输入表示为关于未知死区输入特性的非线性函数,并基于自适应反步法设计了相应的参数自适应律和自适应模糊容错控制方法。通过利用李雅普诺夫稳定性理论对闭环系统的稳定性进行分析,保证了闭环系统是稳定的,且闭环系统的所有信号均为半全局一致最终有界。针对一类随机非线性严格反馈系统,考虑系统同时存在量化输入和执行器故障的输出反馈容错控制问题。首先基于模糊逻辑系统逼近系统中的未知非线性函数,并设计模糊状态观测器估计系统的不可测状态;其次通过将量化输入信号表示为输入信号的非线性函数,基于伊藤微积分理论和自适应反步法设计了相应的参数自适应律和自适应模糊容错控制方法,并利用随机系统理论对系统进行稳定性分析,保证了闭环系统是依概率稳定的。针对一类伊藤随机非线性系统,考虑系统存在未知参数、传感器故障和未知控制方向的容错控制问题。首先假设系统所有状态均存在部分失效故障,且系统的n阶状态方程均存在未知控制方向;其次基于自适应反步法给出依赖于状态传感器测量信号的坐标变换,在此基础上设计了指数型李雅普诺夫函数,并分析了闭环系统的随机稳定性,基于Nussbaum型函数提出了新颖的自适应容错控制方法,补偿了传感器故障和未知控制方向对系统的性能影响。针对单输入单输出随机非线性严格反馈系统和随机互联非线性系统,首先考虑单个系统同时存在传感器和执行器故障的输出反馈容错控制问题,其次将该类型系统作为互联系统的一个子系统,研究了互联随机非线性系统的自适应分散容错控制问题。首先利用模糊逻辑系统逼近系统的未知非线性函数,并构造模糊状态观测器估计系统的不可测状态和失效比例常数;其次针对观测误差系统构造了新颖的二次和三次混合李雅普诺夫函数,设计了相应的参数自适应律和自适应模糊容错控制方法。在此基础上,利用分散控制思想,将上述结果推广到了一类随机互联非线性系统,两种方法均保证了闭环系统的状态变量均依概率半全局一致最终有界。针对一类具有纯反馈结构的随机非线性马尔可夫跳跃系统,考虑系统同时存在时变时滞和执行器故障的容错控制问题。首先将系统故障模型表示为具有死区特性的非线性故障模型,同时给出了依赖于马尔可夫变量的坐标变换;其次基于该坐标变换设计参数自适应律和自适应容错控制方法,并利用随机系统理论对系统进行稳定性分析,保证了闭环系统状态变量均依概率有界。同时,将所提的控制算法应用到了一类实际的主动悬架控制系统中验证其有效性。
二、利用降维状态观测器离散系统的鲁棒容错控制（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、利用降维状态观测器离散系统的鲁棒容错控制（论文提纲范文）
（1）基于降维观测器的异步电动机离散指令滤波容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 异步电动机驱动系统控制方法的发展现状 |
| 1.2.1 基于稳态模型的控制方法 |
| 1.2.2 基于动态模型的控制方法 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 非线性离散系统指令滤波容错控制原理 |
| 2.1 径向基函数神经网络原理 |
| 2.2 离散控制中的因果矛盾问题 |
| 2.3 指令滤波反步法设计原理 |
| 2.4 一类不确定非线性离散系统的指令滤波容错控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于神经网络的异步电动机离散动态面容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 异步电动机离散模型 |
| 3.3 控制器设计 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 仿真实验及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于降维观测器的异步电动机离散指令滤波容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 异步电动机离散模型 |
| 4.3 降维观测器设计 |
| 4.4 控制器设计 |
| 4.5 稳定性分析 |
| 4.6 仿真实验及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）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 |
（3）基于集值观测器的风能转换系统故障诊断与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 风能转换系统模型与故障模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风能转换系统物理结构 |
| 2.3 风能转换系统子系统模型与数学模型 |
| 2.4 风能转换系统常见故障描述及分类 |
| 2.5 故障系统增广模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 风能转换系统集值观测器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 集值观测器设计与仿真 |
| 3.2.1 集值观测器设计 |
| 3.2.2 变桨系统集值观测器的收敛性证明 |
| 3.2.3 仿真研究 |
| 3.3 降阶集值观测器设计与仿真 |
| 3.3.1 降阶集值观测器设计 |
| 3.3.2 联合系统降阶集值观测器设计 |
| 3.3.3 仿真研究 |
| 3.4 考虑延时的集值观测器设计与仿真 |
| 3.4.1 带通信延时的风能转换系统线性近似模型 |
| 3.4.2 考虑延时的风能转换系统集值观测器设计 |
| 3.4.3 仿真研究 |
| 3.5 非线性全局集值观测器设计与仿真 |
| 3.5.1 考虑未知非线性的集值观测器设计 |
| 3.5.2 风能转换系统的非线性全局集值观测器设计 |
| 3.5.3 仿真研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于集值观测器的风能转换系统的故障诊断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 故障危害评估及数值设定 |
| 4.2.1 故障危害评估 |
| 4.2.2 故障数值设定 |
| 4.3 故障诊断原理 |
| 4.4 风能转换系统的故障诊断研究 |
| 4.4.1 基于五并行集值观测器的故障诊断策略 |
| 4.4.2 故障诊断策略仿真研究 |
| 4.4.3 基于八并行集值观测器的故障诊断策略 |
| 4.4.4 改进故障诊断策略的仿真研究 |
| 4.5 基于故障诊断结果的故障处理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 风能转换系统鲁棒容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非脆弱鲁棒H_∞控制器设计 |
| 5.3 变桨系统鲁棒容错控制律 |
| 5.4 仿真研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
（4）分布式预测控制的容错及抗扰动问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 预测控制与经济预测控制 |
| 1.1.2 分布式预测控制 |
| 1.2 分布式预测控制的容错与抗扰动问题研究现状 |
| 1.2.1 分布式容错预测控制 |
| 1.2.2 存在外部扰动的分布式预测控制 |
| 1.2.3 可变结构系统的分布式预测控制 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 间歇故障下的分布式独立容错预测控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 问题描述 |
| 2.4 分布式系统含未知输入的状态估计 |
| 2.4.1 含未知输入系统的状态分解 |
| 2.4.2 分布式控制系统状态估计 |
| 2.5 间歇故障分布式独立容错预测控制器 |
| 2.6 数值仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 间歇故障下的分布式协同容错预测控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 异步测量和通信故障数据预处理 |
| 3.4 扩展状态观测器的分布式设计 |
| 3.5 间歇故障分布式协同容错预测控制器 |
| 3.6 仿真实验 |
| 3.6.1 数值仿真 |
| 3.6.2 两CSTR过程仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 扰动非线性系统的分布式经济预测控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于收缩度量的耗散控制 |
| 4.4 存在扰动的分布式非线性经济预测控制 |
| 4.4.1 满足微分L_2性能的经济预测控制 |
| 4.4.2 全局目标优化的分布式实现 |
| 4.5 反应器-分离器系统仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 可预测扰动非线性系统的分布式经济预测控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 分布式经济预测控制一致指数收缩性能 |
| 5.4 预测扰动存在偏差下的分布式经济预测控制 |
| 5.5 污水处理系统仿真实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 变结构非线性系统的分布式预测控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 变拓扑的分布式预测控制 |
| 6.4 动态子系统的分布式可重组预测控制 |
| 6.5 反应器-分离器系统仿真实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读博士学位期间发表的论文 |
（5）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 |
（6）基于事件触发机制的燃气轮机控制系统滑模容错控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 燃气轮机控制系统容错控制方法国内外研究现状 |
| 1.2.1 被动容错控制 |
| 1.2.2 主动容错控制 |
| 1.2.3 滑模容错控制 |
| 1.3 事件触发国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究工作与安排内容 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 李雅普诺夫稳定性定理 |
| 2.2 线性矩阵不等式 |
| 2.3 不等式放缩引理 |
| 2.4 离散滑模控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃气轮机系统模型 |
| 3.1 燃气轮机系统结构 |
| 3.2 ROWEN模型 |
| 3.2.1 模型介绍 |
| 3.2.2 燃气轮机热力循环 |
| 3.2.3 燃气轮机参数计算 |
| 3.3 基于最小二乘法的燃气轮机线性化模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于事件触发的燃气轮机控制系统执行器故障滑模容错控制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 燃气轮机控制系统执行器故障模型 |
| 4.1.2 执行器故障描述 |
| 4.2 事件触发机制 |
| 4.3 滑模容错控制器设计 |
| 4.3.1 滑模面构造 |
| 4.3.2 滑模容错控制器参数获取及设计 |
| 4.4 仿真示例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于事件触发的传感器故障信号重构和滑模容错控制 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 模型构造和动态事件触发机制 |
| 5.2.1 传感器故障模型构造 |
| 5.2.2 动态事件触发 |
| 5.3 故障/状态观测器和滑模容错控制器设计 |
| 5.3.1 故障/状态观测器设计 |
| 5.3.2 滑模面构造 |
| 5.3.3 滑模容错控制器设计 |
| 5.4 仿真示例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 燃气轮机控制系统可靠性分析 |
| 6.1 蒙特卡洛模拟法 |
| 6.2 带有执行器故障的燃气轮机控制系统可靠性分析 |
| 6.3 带有传感器故障的燃气轮机控制系统可靠性分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）基于等价输入干扰的永磁牵引驱动系统传感器故障容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传感器故障诊断和容错控制研究现状 |
| 1.2.2 扰动抑制技术研究现状 |
| 1.2.3 传感器故障重构技术研究现状 |
| 1.3 有待进一步研究的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容及工作安排 |
| 第二章 永磁同步电机数学模型 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 PMSM结构 |
| 2.3 PMSM数学模型 |
| 2.3.1 坐标变换 |
| 2.3.2 PMSM在 ABC坐标系下的磁链和电压方程 |
| 2.3.3 PMSM在 α-β坐标系下的磁链和电压方程 |
| 2.3.4 PMSM在 d-q坐标系下的磁链和电压方程 |
| 2.3.5 PMSM转矩方程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于等价输入干扰的传感器故障容错控制理论基础 |
| 3.1 滑模变结构控制基本理论 |
| 3.1.1 滑模变结构控制的基本原理 |
| 3.1.2 抖振问题 |
| 3.1.3 等效控制 |
| 3.2 Lyapunov稳定性定理 |
| 3.3 等价输入干扰基本原理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 电流传感器故障与未知输入干扰的解耦与重构 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.2 基于T-S坐标变换的电流传感器故障和干扰解耦 |
| 4.3 观测器设计 |
| 4.4 传感器故障和干扰的重构 |
| 4.5 仿真分析 |
| 4.5.1 仅存在干扰时仿真分析 |
| 4.5.2 A相电流传感器发生故障时仿真分析 |
| 4.5.3 B相电流传感器发生故障时仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于等价输入干扰的电流传感器故障容错控制 |
| 5.1 系统描述 |
| 5.2 基于等价输入干扰的故障估计和容错控制 |
| 5.2.1 电流传感器故障容错控制策略 |
| 5.2.2 等价输入干扰估计器的设计 |
| 5.3 系统稳定性分析 |
| 5.4 基于R-T LAB半实物仿真系统的仿真验证 |
| 5.4.1 R-T LAB半实物仿真平台简介 |
| 5.4.2 MATLAB 模型搭建 |
| 5.4.3 单个电流传感器故障仿真分析 |
| 5.4.4 两个电流传感器同时发生故障仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（8）自愈控制及其在网络控制系统中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 自愈控制 |
| 1.3 网络控制系统的研究现状 |
| 1.3.1 NCS的基本问题的研究现状 |
| 1.3.2 NCS的故障诊断的研究现状 |
| 1.3.3 NCS的容错控制的研究现状 |
| 1.3.4 NCS的安全问题研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 自愈控制的综述与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自愈控制的应用领域 |
| 2.2.1 智能电网领域的自愈控制 |
| 2.2.2 飞行控制系统领域的自愈控制 |
| 2.2.3 机械系统领域的自愈控制 |
| 2.2.4 自愈控制应用领域的总结 |
| 2.3 自愈控制的特征、功能及定义 |
| 2.4 自愈系统、容错控制与自愈控制的关系 |
| 2.4.1 自愈系统与自愈控制 |
| 2.4.2 容错控制与自愈控制 |
| 2.5 自愈控制的架构及研究范畴 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于状态观测器的网络控制系统的自愈控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于状态观测器的网络控制系统的故障估计方法 |
| 3.2.1 基于状态观测器的故障估计方法 |
| 3.2.2 执行器故障估计辅助信号的设计 |
| 3.3 故障检测和故障定位方法 |
| 3.3.1 基于状态观测器的故障检测 |
| 3.3.2 基于状态观测器的故障定位 |
| 3.4 基于控制律重构的主动容错控制 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.5.1 基于状态观测器的故障估计的仿真验证 |
| 3.5.2 故障检测与故障定位的仿真验证 |
| 3.5.3 控制律重构方法的仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于卡尔曼滤波器的网络控制系统的自愈控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于两阶段卡尔曼滤波的故障诊断方法 |
| 4.2.1 执行器部分失效故障建模 |
| 4.2.2 故障诊断方法的设计 |
| 4.3 基于BP神经网络的自愈控制方法研究 |
| 4.3.1 BP神经网络的介绍与应用 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的执行器故障程度辨识 |
| 4.3.3 基于控制律切换的主动容错控制方法 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.4.1 故障诊断仿真验证 |
| 4.4.2 控制律切换方法的仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 拒绝服务攻击下的网络控制系统的自愈控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 关于网络控制系统的多元不确定性的概述 |
| 5.1.2 关于拒绝服务攻击的模拟 |
| 5.2 具有多元不确定性的网络控制系统的异常检测方法 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波方法 |
| 5.2.2 异常检测方法的设计 |
| 5.3 针对具有多元不确定性的网络控制系统的异常诊断方法 |
| 5.3.1 支持向量机 |
| 5.3.2 基于支持向量机的异常诊断方法研究 |
| 5.3.3 针对拒绝服务攻击的自愈策略 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.4.1 异常检测及诊断方法的仿真验证 |
| 5.4.2 基于网络切换的自愈策略的仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）燃料电池空气供给系统控制与故障诊断策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 质子交换膜燃料电池系统概述 |
| 1.2.1 发电原理 |
| 1.2.2 燃料供给系统构成 |
| 1.3 国内外现状研究 |
| 1.3.1 燃料电池系统建模现状 |
| 1.3.2 空气供给系统控制方法现状 |
| 1.3.3 燃料电池系统故障诊断策略 |
| 1.4 本论文主要研究工作与章节安排 |
| 1.4.1 主要研究工作 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第2章 质子交换膜燃料电池空气供给系统建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 燃料电池电堆建模 |
| 2.2.1 电化学模型 |
| 2.2.2 物质模型 |
| 2.2.3 热平衡模型 |
| 2.3 空气供给系统关键部件及模型介绍 |
| 2.3.1 空气压缩机 |
| 2.3.2 供给管道 |
| 2.3.3 中冷器 |
| 2.3.4 加湿器 |
| 2.3.5 回流管道和背压阀 |
| 2.3.6 基于Matlab/Simulink平台的空气供给系统模型实现 |
| 2.3.7 空气供给系统的状态空间模型 |
| 2.4 燃料电池非线性模型简化与线性化方法 |
| 2.4.1 数据拟合 |
| 2.4.2 动态小信号模型 |
| 2.4.3 反馈线性化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃料电池空气系统流量控制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于T-S模糊理论的过氧比控制模型 |
| 3.2.1 T-S模糊理论基础 |
| 3.2.2 过氧比的局部小信号模型 |
| 3.2.3 基于T-S理论的燃料电池控制模型 |
| 3.3 基于净功率最优的控制指标设计 |
| 3.4 控制方法设计 |
| 3.4.1 广义预测控制器设计 |
| 3.4.2 FGPC算法的两种应用结构 |
| 3.4.3 算法的进一步改进 |
| 3.5 算法验证和结果分析 |
| 3.5.1 模型精度分析 |
| 3.5.2 不同控制算法下的过氧比控制结果 |
| 3.5.3 系统性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 燃料电池空气系统压力流量协同控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空气系统压力和流量行为分析及描述 |
| 4.3 控制指标的数学表达 |
| 4.4 状态观测器设计 |
| 4.4.1 基于扩张状态观测器的压力估计 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 压力和流量联合控制方法 |
| 4.5.1 燃料电池空气模型的反馈线性化 |
| 4.5.2 基于线性控制器的压力流量协同控制器 |
| 4.5.3 基于滑模预测控制的压力流量协同控制器 |
| 4.6 仿真验证与结果分析 |
| 4.6.1 所提滑模预测控制方法的仿真结果 |
| 4.6.2 与线性控制器的对比分析 |
| 4.6.3 输出性能分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于状态观测器的燃料电池空气系统故障诊断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑故障信息的燃料电池空气系统模型 |
| 5.3 故障观测器设计 |
| 5.3.1 增广鲁棒状态观测器 |
| 5.3.2 稳定性证明 |
| 5.4 仿真结果分析与对比 |
| 5.4.1 LPV观测器中的关键参数设置 |
| 5.4.2 故障估计的仿真结果 |
| 5.4.3 故障估计方法的精度评估和比较 |
| 5.4.4 空气供给系统的容错控制 |
| 5.4.5 系统性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 燃料电池管控系统控制策略设计与实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 燃料电池系统结构 |
| 6.3 管控方案设计 |
| 6.3.1 系统整体架构 |
| 6.3.2 控制软件架构 |
| 6.3.3 底层软件功能描述 |
| 6.3.4 应用层软件架构与功能描述 |
| 6.3.5 空气供给系统管控方案 |
| 6.4 在环仿真平台搭建 |
| 6.5 仿真实验与结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（10）复杂非线性系统的自适应容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 容错控制研究现状 |
| 1.2.2 自适应控制研究现状 |
| 1.2.3 反步法研究现状 |
| 1.2.4 模糊控制研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 模糊逻辑系统 |
| 1.3.2 其它预备知识 |
| 1.4 现有控制方法的局限性 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 具有未知输入死区和执行器故障的非线性系统自适应容错控制 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 容错控制设计及稳定性分析 |
| 2.3 仿真算例 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 具有量化输入和执行器故障的随机非线性系统自适应容错控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模糊状态观测器设计 |
| 3.3 自适应容错控制器设计及稳定性分析 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 具有未知控制方向和传感器故障的随机非线性系统自适应容错控制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 自适应容错控制器设计和随机稳定性分析 |
| 4.3 仿真算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 具有传感器和执行器故障的随机非线性系统自适应容错控制 |
| 5.1 单输入单输出随机非线性系统容错控制 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模糊状态观测器设计 |
| 5.1.3 控制器设计及稳定性分析 |
| 5.1.4 仿真算例 |
| 5.2 随机互联非线性系统的分散容错控制 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模糊状态观测器设计 |
| 5.2.3 自适应分散控制设计及稳定性分析 |
| 5.2.4 仿真算例 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 具有随机马尔可夫跳变故障和时滞特性的随机非线性系统自适应容错控制 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 控制器设计及稳定性分析 |
| 6.3 仿真实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、利用降维状态观测器离散系统的鲁棒容错控制（论文参考文献）
- [1]基于降维观测器的异步电动机离散指令滤波容错控制[D]. 雷启鑫. 青岛大学, 2021
- [2]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
- [3]基于集值观测器的风能转换系统故障诊断与控制[D]. 赵睿楠. 江南大学, 2021(01)
- [4]分布式预测控制的容错及抗扰动问题研究[D]. 肖冠男. 江南大学, 2021(01)
- [5]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)
- [6]基于事件触发机制的燃气轮机控制系统滑模容错控制方法研究[D]. 王稼琪. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于等价输入干扰的永磁牵引驱动系统传感器故障容错控制[D]. 李政潭. 湖南工业大学, 2021(02)
- [8]自愈控制及其在网络控制系统中的应用[D]. 王忻. 北京交通大学, 2021(02)
- [9]燃料电池空气供给系统控制与故障诊断策略研究[D]. 杨朵. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [10]复杂非线性系统的自适应容错控制研究[D]. 于兴虎. 哈尔滨工业大学, 2020(02)