（电力电子与电力传动专业论文）基于多模型的主动容错控制方法研究.pdf

茎王至堡兰塑兰翌窒丝誓型立笙翌奎 a b s t r a c t a na c t i v ef a u l t t o l e r a n tc o n t r o lm e t h o db a s e do nm u l t i - m o d e l i n c l u d i n gt h e p o s s i b l es y s t e mf a u l ts t a t u s e s i s p r o p o s e da i m i n g a tn o n l i n e a rs y s t e m sa n ds o m e s i m u l a t i o n sa r ed o n eo ni t sv a l i d i t ya n dr o b u s t n e s sw i t ht h ep r e c o n d i t i o nt h a ts o m e d a t aa b o u tt h es y s t e m sa r ek n o w n t h em a i nr e s e a r c hw o r ko ni ti sd o n ea sf o l l o w s ： 1 ) a na c t i v ef a u l t - t o l e r a n tc o n t r o lm e t h o db a s e do nn nm u l t i - m o d e li s p u t f o r w a r d n na r eu s e dt om o d e lt h en o m i n a la n dt h ep r e k n o w nf a u i tt y p e so fs y s t e m e a c hc o n t r o i l e rp a r a m e t e r sa r et r a i n e do f f l i n er e s p e c t i v e l yb a s e do nn = n - p i dm e t h o d t h em o d e lb a n ki sf o r m e do ft h en nm o d e l sa n dc o r r e s p o n d i n gc o n t r o l l e rp a r a m e t e r s f o ra l lp o s s i b l er u n n i n gm o d e s t h em e t h o de m p l o y sas u p e r v i s i o nm e c h a n i s m r e p l a c i n gt h ef d d a n do t h e ru n i t si nc l a s s i c a la c t i v ef t cm e t h o d sw h i c hb e l o n g st oa n h i d d e nf d dm e t h o d o l o g y 1 r h er e g u l a t i o no ft h ec o n t r o l l e rp a r a m e t e r si n s y s t e m r u n n i n gi sa c c o r d i n gt ot h ec o n t i n u a l l yr e a l - t i m ec o m p u t ea n da n a l y s i so ft h et w o s u p e r v i s i o ni n d i c e sw h i c ha r ed e f i n e da st h es y s t e mp e r f o r m a n c et o l e r a n ti n d e xa n dt h e m o d e lm i s m a t c hi n d e x ，t h u st h ef a u l t - t o l e r a n tc o n t r o li so b t a i n e dw h e nt h ek n o w nf a u l t o c c u r s t h ea p p r o a c hi sv a l i d a t e db ym a t l a bs i m u l a t i o n sa n di ti sv a l i d a t e dt ol i n e a r s y s t e ml i k e w i s e 。 2 ) c o n s i d e r i n gt h ei n c o m p l e t i o no ft h em o d e lb a n ka n dt h ed e m a n do fr e a l - t i m e t u n i n go ft h ep i dp a r a m e t e r si nc a s eo ft h eu n k n o w nf a u l to c c u r r i n g ，a ni m p r o v e d t r a i n i n g m e t h o do fc o n t r o l l e rp a r a m e t e r si s p u tf o r w a r db yi n t r o d u c i n gac h a o s m e c h a n i s mt on nw e i g hs p a c e t h es i m u l a t i o n si n d i c a t et h ei m p r o v e dm e t h o dh a sa b e t t e rc o n v e r g e n c ea n dg l o b a lo p t i m a lp r o p e r t yi np a r a m e t e r st u n i n ga n di t sc o m r o l e f r c c ti sb e t t e rt h a nt h ef o r m e ro n e 3 ) t h e r ei ss o m eb r i e fa n a l y s i so nt h ep e r f o r m a n c eo ft h ef t cs y s t e ma n ds o m e s i m u l a t i o n so ns y s t e m sw h i c hc o n t a i ns o m eu n c e r t a i n t yd u et ot h ee n v i r o n m e n ti nt h e t h e s i s t h es i m u l a t i o n si n d i c a t et h ef t cs y s t e m sh a v es o m er o b u s t n e s si nt h e c o n d i t i o no fal i m i t e dd i s t u r b a n c ea n ds m a l lf a u l t s ，w h i c hm e a n st h a tt h es u p e r v i s i o n d o e sn o th a v ef a l s ej u d g ea n df a l s ec o n t r o l l e rr e c o n f i g u r a t i o na n dt h ec o n t r o l l e rr s e l f h a ss o m er o b u s t n e s s k e yw o r d s ：n o n l i n e a rs y s t e m ；a c t i v ef a u i t - t o l e r a n t ；m u l t i - m o d e l ；n e u r a ln e t w o r k ；p i d c o n t r o l ；c h a o s ；r o b u s t n e s s - 兰州理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成 果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表 或撰写的成果作品对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担 作者签名：螈云 日期：年矿月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权兰 州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。可以采用影 印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l 、保密口，在 年解密后适用本授权书 2 、不保密日。 ( 请在以上相应方框内打。”) 作者签名：粤保支 导师签名：专恸 日期：词年。r 月日 日期：年月日 硕士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 现代化的工程技术系统正朝着大规模、复杂化的方向发展，系统将涉及更多 的元部件，这就不可避免地存在发生各种故障的可能性。一旦某些元部件出现故 障并作用于系统中，将会影响系统的可靠性；而系统一旦发生事故更可能造成人 员和财产的巨大损失。因此，切实保障现代复杂系统的可靠性与安全性，具有十 分重要的意义故障诊断与容错控制技术就是在这种背景下产生并发展起来的。 动态系统的故障诊断既是一门相对独立发展的技术，也是容错控制的重要支柱技 术之一广义的故障诊断包括对故障的检测、分离并进行辨识容错控制技术是 在上世纪七十年代为发展高性能的飞机和保证航天系统的可靠性而发展起来的， 并已在航空、航天、核电站、工业机器人及化工等领域的控制系统设计中得到了 一定应用与发展 对任何容错系统，冗余的存在是非常重要的。容错控制既可以是基于硬件冗 余的，也可以是基于解析冗余的。由于硬件冗余在增加系统的复杂性和成本的同 时，又带来新的安全隐患，因而研究人员越来越多地将关注焦点集中在基于解析 冗余的容错技术。“1 到目前为止，很多研究者提出了不同的容错定义，尽管表述各不相同，但容 错的根本特征是很明确的，即“当控制系统中发生故障时，系统依然能够维持其 自身运行在安全状态，并尽可能地满足一定的性能指标要求”。“。 1 2 容错控制分类 根据容错控制方案的不同特征可以进行不同的分类，如基于硬件冗余的容错 控制和基于解析冗余的容错控制；线性系统容错控制和非线性系统容错控制；确 定性系统容错控制和随机系统容错控制；执行器故障容错控制、传感器故障容错 控制、控制器故障容错控制和部件故障容错控制；被动容错控制和主动容错控制。 如果控制系统中存在冗余的信息结构或冗余的控制通道，并且工程上容易建 立起硬件冗余，则基于硬件冗余的容错控制方案将具有较强的容错能力，且不会 带来新的问题，但硬件冗余会增加系统的成本；基于解析冗余的容错控制方案在 成本方面有很突出的优点，但需要新的理论和方法来实现控制系统设计 p a t t o n 教授1 9 9 7 年在关于容错控制的综述”1 中将基于解析冗余的容错控制分 为主动容错控制和被动容错控制两大类 基于多模型的主动容错控制方法研究 1 2 1 被动容错控制方法 被动容错控制采用事先确定、运行过程中固定不变的控制器来确保闭环系统 对特定的故障不敏感，保持系统的稳定。被动容错控制大致可以分成可靠镇定、 完整性和联立镇定三种类型 1 2 1 1 可靠镇定 u 使用多个补偿器进行可靠镇定的概念是s i l j a k ：j ：1 9 8 0 年最先提出的，随后一 些学者又对其进行了深入研究可靠镇定实际上是关于控制器的容错问题i 即采 用两个或多个的补偿器来并行的镇定同一个被控对象。当任一个或多个补偿器失 效( 断路) ，而剩余的补偿器正常工作时，闭环控制系统仍然可以保持稳定，那 么就称此系统为可靠镇定。 针对单( 多) 个被控对象，存在可靠镇定解的充要条件是被控对象是强可镇 定的( s t r o n g l ys t a b i l i z a b l e ) ，即此对象可以被稳定的控制器所镇定。当被控 对象不满足强可镇定条件时，补偿器就会出现不稳定的极点，受过程噪声的影响， 闭环系统就会出现不稳定虽然可以采用多个并列的动态补偿器( 可大于两个) 对 不是强可镇定的单( 多) 变量系统有效，但每个补偿器需要其它补偿器的输出信 号，因此就需要辅助的传感器来观测其它执行器的运行状况。 1 2 1 2 完整性 如果闭环控制系统在发生执行器或传感器故障，或同时发生执行器与传感器 故障时，仍然是稳定的，则称此闭环控制系统具有完整性。完整性问题也称作完 整性控制( i n t e g r a lc o n t r 0 1 ) ，它一直是被动容错控制中的研究热点。此问题有 很高的应用价值，这是因为控制系统中传感器是最容易发生故障的部件。此外， 近年来分散大系统的完整性问题也受到了广泛关注”1 。完整性问题一般研究的都是 w i m o 系统，难度较大，方法缺乏构造性。 利用完整性原理设计的控制器，使闭环系统对可能的传感器完全或部分失效 仍能保持渐近稳定，即当可能的失效发生时，系统不仅保持渐近稳定，而且系统 期望性能也不受或少受影响。但该方法并不能保证发生故障的闭环系统尤其是对 高维多变量系统是稳定的。 1 2 i 3 联立镇定 联立镇定是指给定n 个有限维连续时间线性时不变对象p 。，p ：，p 一，联立镇 定问题的目标是：构造一个固定的控制器c ，使其可以分别镇定上述的任意一个被 控对象。 联立镇定有两个主要作用。其一，当被控对象发生故障时，可以使其仍然保 持稳定，具有容错控制的功能；其二，对非线性对象，经常采用线性控制方法在 硕士学位论文 某一工作点上对其进行控制。当工作点变动时，对应的线性模型也会发生变化。 此时，具有联立镇定能力的控制器就仍然可以镇定被控对象 1 9 8 2 年发表在i e e e 上的文献 7 是最早开始研究联立镇定问题的文章之一 文献 8 在此方向上取得了重要进展，该文得到了如下结果：给出了联立镇定闯 题有解的充分条件，及其控制律的构造方法# 给出了在满足联立镇定的基础上 同时实现线性二次型最优控制的充分条件，以及相应的控制律的构造方法 1 2 2 主动容错控制方法 主动容错控制则是在控制系统中引入故障诊断与控制器重构等辅助机构，一 旦检测到发生故障，根据所期望的特性重新设计或调度一个控制律。构成一个性 能良好的系统，新的控制系统可能是重新调整了控制器的参数，也可能是改变控 制器的结构；新的控制系统的性能与原系统相比可能会有所下降主动容错控制 通常需要已知各种故障的先验知识或者需要一个f d d ( f a u l td e t e c t i o na n d d i a g n o s i s ) 子系统来检测和分离出未预知的故障。一般来讲，一个典型的主动容错 控制系统一般包括三个部分：一个可重组控制器，一个f d d 子系统，一个 有效的控制律重组机村。 。 主动容错控制大致可分为控制律重组和控制律重构两大类。重组 ( r e c o n g f i g u r a t i o n ) 是对控制器的参数进行调整；重构( r e c o n s t r u c t i o n ) 是对控制 系统的结构和参数进行调整，重构的原则是重构后的系统在性能上尽可能接近原 系统或者即使系统的性能有所下降，也能保证系统的最低性能要求。重组和重构 均可以采用离线或在线方式进行在实际研究中。这两个概念区分并不是很明显， 有时会交替使用。 目前主动容错控制发展非常迅速，出现了很多针对不问系统的容错控制方法， 如基于增益调度、特征结构配置、多模型、自适应控制、伪逆法、模型跟随、滑 模观测器、人工智能等方法及两种或两种以上方法的混合方法。经典的主动容错 控制大致可以分成控钢律重新调度、控制律重构、模型跟随重组控制三类“1 ，下面 对其做一简要介绍。 1 2 2 1 控制律重新调度 这是一类最简单的主动容错控制方法，也可称之谓增益调度。其基本思想是 离线计算出各种故障下所需的合适的控制律的增益参数，并列表储存在计算机中。 当基于在线f d d 技术得到了最新的故障信息后，就可以从表中选出一个合适的增益 参数，得到容错控制律0 1 “。显然，结合实时专家系统进行增益调度将会产生很好 的效果。 控制律重新调度方法简便，比较易于设计和采用；但控制律重新调度的操作 很大程度上受f d d 单元鲁棒性的影响 基于多模型的主动窨错控制方法研究 _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - - _ _ _ _ ，_ _ _ _ - _ _ - _ _ - _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 一i i i i l 。2 。2 。2 控制律重构设计 控制律重构设计也叫控制器重构设计，是根据故障系统的新环境，在f d d 单元 确诊故障后，在线重组或重构控制律，重新设置系统的工作点，并给出可改善系 统性能的新控制律。这种结构或参数的重构可以从已计算好的表中读取一组新的 控制算法或增益，也可以实时地再设计控制器，显然具有控制器重构能力的系统 应具有系统故障检测和诊断功能，一旦检测出系统中的故障部件。就改变控制器 的结构或参数，重构的目标就是使重构后的系统在性能上尽量接近原系统。当然 一个控制系统在故障发生后能否进行重构是有条件的，最基本的要求是原系统本 身要具有一定的冗余性。这是一个目前很受关注的研究方向“2 。”，常用的方法主 要有： 1 ) 状态反馈控制律重构设计 状态反馈控制律的设计方法一般有两种，即二次型最优调节器法和特征结构 配置法。其基本原理是故障后系统特性尽可能地与原系统性能一致，或者说故障 系统的闭环特征极点和原系统的闭环特征极点相同。利用其原理可待到故障系统 所需修改的状态反馈增益值，来重构控制律。 2 ) 动态补偿控制律重构设计 动态补偿控制律重构设计的基本原理是寻找新的动态补偿控制律，使得故障 反馈系统的所有特征值尽可能的接近系统正常情况下的全部特征值。 这两种方法的优点皆是原理简单，方法直观；但设计起来计算复杂，实时性 很差，难于在线采用。 1 2 2 3 模型跟随重组控制 这类主动容错控制的基本原理是，采用模型参考自适应控制的思想，使得被 控过程的输出始终自适应地跟踪参考模型的输出，而不管是否发生了故障。因此， 这种容错控制不需要f d d 单元。当发生故障后，实际被控过程会随之发生变动，控 制律就会相应地自适应地进行重组，保持被控对象对参考模型输出的跟踪“”。 可以看出，这类容错控制是采用隐含的方法来处理故障的。模型跟随重组控制的 优点是可以自适应地跟随一些故障并进行容错控制，主要针对一些非线性系统。 由以上分析可以看出，被动容错控制是在鲁棒控制思想上的延伸，其目的是 使控制器对各种预先考虑到的故障不敏感，这种设计要求控制器具有较大的裕量， 即系统在正常的情况下控制律也要满足故障条件下的要求，其结果是可能牺牲了 正常情况下的系统性能。主动容错控制根据不同情况采用不同的控制律，系统性 能得到较好的保障，但也相应增加了系统的复杂性和计算量，如果辅助机构的可 靠性和实时性较差，就有可能导致整个系统的可靠性下降或使新的容错控制律失 效，因而辅助机构的可靠性和实时性也就成为主动容错控制研究的关键问题。 硕士学位论文 目前，主动容错控制的应用成果要远远多于被动容错控制的成果，。主动容错 控制在总体上要优于被动容错控制”“1 。由于被动容错控制不采用故障检测和诊 断技术，也有文献“”提出将f d d 技术与被动容错控制相结合的集成故障诊断与 容错控制方法 1 2 3 鲁棒容错控制 不管是主动容错控制，还是被动容错控制，都需要系统具有关于模型不确定 性与外界不可测扰动的鲁棒性这是容错控制可以应用于实际系统的重要前提条 件控制系统的鲁棒性( r o b u s t n e s s ) 是指系统在一类特定的不确定条件下保持稳 定性，渐迸调节和动态特性不变的能力。被动容错控制的核心就是鲁棒性，以使 闭环系统对各类故障不敏感目前主动容错控制面临的两个具有挑战性的问题是： 基本控制器应具有鲁棒性，在控制律重组重构期间使系统保持稳定；f d d 单 元应具有鲁棒性，以减少误报和漏报，减少故障检测时间因此，鲁棒容错控制 问题近年来受到了高度重视，已成为目前容错控制领域的热点研究方向目前用 于鲁棒容错控制的方法主要有：多重系统同时稳定、多模型自适应、特征结构配 置、l y a p u n o v 稳定性理论、凰最优理论、回路再生代数方法等“。 文献【2 i 】针对具有参数不确定性的反馈系统，利用矩阵扰动理论的特征值估 计，将故障和参数扰动对系统的影响归结为对系统闭环矩阵的扰动，提出了对传 感器或执行器失效具有鲁棒完整性的容错控制设计方法。文献【2 2 】针对一类具有 参数不确定性的带状态观测器系统，把鲁棒稳定性问题转化为l m i 的求解问题， 设计了对传感器失效仍能保持稳定的鲁棒控制器。文献【2 3 】针对一类范数有界不确 定性离散系统，采用矢量不等式方法，给出了在传感器和执行器发生故障时，不 确定离散系统蟹棒稳定并满足一定性能要求的鲁棒容错凰。控制律的设计方法，得 到了鲁棒容错矾状态反馈控制律的存在条件及其代数表达式。时滞系统的鲁棒容 错控制也受到了很多研究者的重视，其研究方法多是基于l y a p u n o v 稳定性理论， 具体采用鼠。控制“，代数r i c c a t i 方程“w 、l m i ( 1 i n e a rm t r i xi n e q u a l i t y ) “ ”等方法进行研究的。 鲁棒容错控制的优点是故障发生时能及时实现容错控制，不存在检测、分离 故障带来的延时而引起的控制性能变坏问题；但由于系统故障的多样性和对系统 性能的高要求，此类容错控制器的设计方法只能适应少数几种故障情况，不可能 使用一个控制器实现对所有故障的鲁棒性，并且是以牺牲系统的性能为代价的。 1 2 4 非线性系统的容错控制 当前存在的容错控制方法中，大多是针对线性系统提出的，如伪逆方法( 模型 跟踪控制) “”、特征结构配置方法”、l m i 方法“”、故障加性补偿方法“州、多模 型方法”“3 ”、自适应方法及这些方法的混合方法“3 1 等；对非线性系统的研究成果 基于多模本! 的主动容错控制方法研究 则较少，其困难主要在于非线性系统本身的复杂性及建模方法、控制方法的限制。 对非线性系统建立精确的非线性模型比较困难，需要花很多时间做实验获得精确 模型的动态参数：即使是已知的模型结构，也难以在实时等约束条件下估计参数 及其状态然而，实际对象大多是非线性的，加上线性系统发生故障后，工作点 也很容易进入非线性区域，使得线性系统容错控制理论很难满足工程实际需要， 非线性系统容错控制研究正是在这种背景下发展起来的。 非线性系统容错控制研究的主要思路是将线性系统的容错控制器设计方法推 广到非线性系统文献 3 4 】主要利用了反馈线性化的方法来处理非线性系统这 种方法的主要思想是利用微分同胚变换将一个非线性系统变换成线性系统，然后 利用线性系统的容错控制方法设计出容错控制器。文献 3 5 采用一系列工作点线 性模型来覆盖非线性系统，基于此采用交互多模型估计器和广义预测控制进而实 现容错控制器的重组。文献 3 6 针对非线性系统，提出了将非线性系统表为组 用局部工作点线性模型覆盖的t - s 模糊模型，在此多模型框架内设计观测器实现故 障诊断和分离。模糊控制器设计采用线性反馈鲁棒镇定技术，从而实现系统的容 错控制；对于观测器和控制器，工作点的选择均使用基于特征值配置的凸优方法 和l m i 方法。文献 3 7 针对e m s 非线性系统，根据其线性化模型，基于模糊故障诊 断技术和l m i 控制方法设计窖错控制系统，试验验证了方法的有效性。 同时，由于非线性对象本身的复杂性，研究者也开始综合利用各种现有方法 来达到容错目的。 1 2 4 1 非线性系统的被动容错控制方法 非线性系统被动容错控制方法主要有基于非线性风控制理论的容错控制器设 计方法。近年来，非线性风控制理论取得了很大的进展“1 ，文献 3 9 中指出状 态反馈的非线性系统控制问题的解可由h a m i i t o n j a c o b i 方程得到，h a m i l t o n j a c o b i 方程是线性风控制理论中r i c c a t i 方程的非线性推广。非线性风控制理论的发 展也带动了菲线性系统容错控制的发展，y a n g “1 提出了一种基于u a m i l t o n j a e o b i 方程的容错控制方法，其针对一类仿射非线性系统，将容错控制问题转化为控 制器设计问题，并利用h a m i l t o n - j a c o b i 方程给出了这个控制器设计问题的解。 文献 4 4 指出，由于不确定性和故障在数学描述上的相似性( 统称为未知输 入) ，几乎所有的非线性被动容错控制的方法都可以平推为非线性被动鲁棒容错控 制，只是考虑的未知输入的种类可能更多。 1 2 4 2 非线性系统的主动容错控制方法 非线性系统主动容错控制方法主要包括基于观测器或滤波器的控制律重组方 法和基于人工智能的控制律重组方法。1 。 1 ) 基于观测器和滤波器的非线性系统主动容错控制方法 基于观测器的控制律重组方法主要利用非线性自适应观测器估计出故障幅 硕士学位论文 值。并以此故障信息作为主要依据进行控制律重组。文献 4 5 针对一类仿射非线 性系统，利用神经网络对故障进行建模，在线估计故障向量，监测系统的运行情 况，当系统发生故障后，启动容错控制器，实现控制律重构。正常时，采用常规 控制器，有故障发生时，引入补偿控制组成容错控制器来补偿、削弱故障影响， 保障系统正常运行。文献 4 6 针对一类非线性系统的执行器故障，采用自适应观 测器估计出故障信号，并基于此估计值设计出使系统镇定的容错控制器。文献【4 7 l 针对一类特殊的非线性系统，应用“分离”设计思想，采用自适应观测器和输出 反馈控制律设计了一种容错控制策略，并给出了保证故障时系统闭环稳定的正常 系统应满足的充分条件。文献 4 8 1 针对非线性不确定时滞系统提出了一种采用具 有时间延迟的容错观测器的容错控制方法，同时针对正常情况和控制通道失效情 况，最后转化为解l m i 。使得闭环系统渐近稳定。 基于滤波器的控制律重组方法主要是利用强跟踪滤波器对非线性时变系统进 行状态与参数联合估计。文献 4 9 针对一个连续搅拌釜式反应器，通过基于s t f ( s t r o n gt r a c k i n gf i i t e r ) 的偏差分离估计算法对系统状态和等价偏差进行在线 估计，使得由基于状态估计值构成的闭环系统对传感器敌障具有容错能力。 基于观测器的容错控制方法是现在研究非线性系统容错控制的主流方向之 一。针对一类非线性系统，设计出非线性自适应观测器，估计出故障幅值，从而 利用故障信息进行容错控制。这类方法主要考虑执行器故障和元件故障，对于传 感器故障的结果很少 2 ) 基于人工智能的非线性系统主动容错控制方法 基于人工智能的控制律重组方法是非线性系统容错控制领域中研究的比较多 的方法，这种方法最突出的特点是将人工智能技术应用于非线性系统的容错控制 人工智能技术包括模式识别、专家系统、神经网络、模糊逻辑、和遗传算法等旧1 这种方法主要利用人工智能技术估计出系统动态，这种动态包括故障动态、系统 不确定性和非线性动态。根据对人工智能技术使用目的的不同，分为三类：估计 系统动态，估计故障函数，控制非线性对象。这类方法大多使用了神经网络，利 用其很强的非线性连续函数的逼近能力，但是神经网络的引入也使得理论分析变 得比较困难。 文献 5 1 针对飞机在控制板( 控制器) 有故障时且大风情况下自动着陆的问 题，采用基于t s k 模糊神经网络的模糊控制器辅助基本控制器( b t f c ) 实现的容 错控制。此方法不似传统的模糊神经网络那样去调整所有的参数( 隶属度函数和 网络权值) ，t s k 模糊神经网络采用了一种在线f u z z y - e l m 的算法，文中仿真验证 了高斯型隶属度函数与柯西型隶属度函数的模糊控制器在大风和控制器典型故障 情况下均是有效的。文献 5 2 采用了三个神经网络来达到容错目的该文针对模 型未知的非线性系统，利用p n n ( p s e u d ol i n e a rn e u r a ln e t w o r k ) 学习非线性模 基于多模型的主动容错控制方法研究 型。采用参考模型控制，通过跟踪误差调节神经网络控制器。系统输出和p n n 的 输出的差值定义为残差，用来故障检测。当发生故障后，利用基于神经网络的补 偿器来补偿故障的影响，从而保证系统稳定性，文章在最后还指出了正常情况和 故障情况下系统局部稳定的充分条件。文献 5 3 】针对存在失配不确定性的一类非 最小相位非线性系统，设计一种根据系统不确定性的情况而在一阶滑模控制器和 二阶滑模控制器间切换的鲁棒控制器：采用r b f 网络在线估计故障信息，进而进 行控制器重组；文献还给出了闭环系统渐渐稳定的充分条件。文献 5 4 是基于自 校正p i d 控制器的设计来实现对系统执行器故障或元部件故障的容错控制。一旦故 障发生，基于神经网络模型来在线调整控制器参数补偿故障对系统的影响。此方 法最大的特点是以p i d 控制器参数的调整为目标，将容错的实现与现实中应用最广 泛的p i d 控制器结合，非常便于推广应用；但其所采用的是在线故障辨识建模，在 线进行控制律重组重构，无记忆功能，从而导致对于重复发生的故障再次出现时， 还要重新学习做控制律重组重构，影响了容错控制律重组重构的实时性。文献 5 5 是基于神经网络自适应模型逆模控制而实现的多变量过程容错控制，用过程的逆 模作为控制器来维持故障发生后系统的稳定性和系统的控制性能。 基于人工智能的主动容错控制方法是非线性系统容错控制领域研究的主流方 向之一，而其中最常用的是运用人工智能技术估计出系统的不确定性和故障幅值， 从而利用故障信息进行容错控制律的设计。故障幅值估计的准确性与及时性直接 决定了这种方法的有效性。目前这种方法的理论研究结果相对较少。 1 2 5 基于多模型的窖错控制 多模型控制的思想早在7 0 年代就提出来了。多模型控制是引入了一个监控机 制，当被控对象发生大的跳变时。j j 盏督机构就能快速的识剐出此变化并做出决策 使是控制器能有效控制对象。这个监督和决策过程本质上也是用了自适应的思想。 对一些比较复杂的系统。在一定条件下，多模型控制会具有更强的鲁棒性。当今 工业控制过程中，不同的生产条件下的模型结构或参数往往不同，该过程控制模 型可视为多模型系统；另外，对非线性系统也往往用多个线性模型来逼近。多模 型方法被认为是处理非线性系统常用的方法和技术1 。 无论是线性系统还是非线性系统，多模型的研究方法一直是进行容错控制研 究的重要方法之一。现有的多模型方法多是与其它方法如自适应、模糊控制、神 经网络控制、状态估计器、预测控制等配合使用，从而实现系统的容错控制。 1 2 5 1 线性系统基于多模型方法的容错控制 对于线性系统，采用多模型的方法主要是针对不同的工作点建立多模型，进 而采取某些控制策略实现容错控制。 文献【5 7 】针对电厂锅炉汽机协调控制系统提出了一种基于多模型自适应滤波 硕士学位论文 技术和线性二次型最优控制的故障诊断和容错控制方案，建立了包含系统正常和 可能发生的各种故障模式的系统模型集，并根据系统模型集及系统实时输入输出 数据进行多模型自适应滤波，从而实现故障诊断；然后根据故障诊断结果以及针 对每个模型设计的线性二次型最优基本控制器，实现控制律的在线重组和主动容 错控制。 文献 s s l 针对线性系统的可能的执行器、传感器及元部件故障，根据实际情况 建立性能分级的多模型并设计出相应的控制器；在不同的故障情况下，系统可以 选择合适的控制器和修正的系统控制命令，从而总能获得较好的控制性能此文 献中提出的性能分级参考模型和控制器的方法，减少了控制器的保守性。 1 2 5 2 非线性系统基于多模型的容错控制 多模型的方法是处理非线性系统的常用方法现有的进行容错控制研究的文 献中有不少是采用多模型与其它控制方法结合的 文献 5 9 3 、 6 0 主要针对太空船模型，研究了执行器发生故障的情况下的容 错控制问题。采用多模型的办法，对每个执行器建立一个故障模型，设计一个自 适应的观测器估计出实际的控制输入量利用自适应观测器的估计重组控制律， 并且证明了这种方法的全局稳定性 文献 6 1 针对非线性系统，将多模型的方法和模糊逻辑相结合，针对每个模 型匹配一个控制律，把每个模型的控制量按隶属度合成就得到系统的控制量；当 故障发生时，调用相应的控制律实现容错控制。文献 6 2 3 采用基于t s 模糊多模 型的预测控制方法实现对非线性系统的容错控制。 文献 6 3 基于自适应估计和控制及神经网络模糊系统的学习能力的提出了一 种主动容错控制方案，以稳定的自适应神经网络模糊控制器作为基本的控制器， 当故障发生时，故障诊断单元基于多模型方法确定故障一旦确定故障，监控机 制根据故障信息和预先得到的模型重组自适应控制器。 文献 6 4 、 6 5 也采用了多模型的方法，采用a c d ( a d a p t i v ec r i t i cd e s i g a s ) 来产生基本控制律；将a c d 与动态模型库相结合，基于相应指标的计算值进行控 制律重组，从而实现容错控制。其突出的优点是动态模型库具有记忆和自学习功 能，其记忆功能使得重复发生的故障出现时，通过模型失配度的判别，即可实现 客错控制律重组，其有效地解决了控制律重构中的实时性问题；其学习功能体现 在当系统发生新的故障时，在线模型辨识结果与动态模型库中已有的模型严重失 配，控制律重构机制据此优化出与之相配套的新的控制律，并且将模型和相应控 制律作为新的模式存入动态模型库，使得模型库不断完善，从而解决了对预先未 考虑的故障模式无法容错的问题。 文献 6 6 3 针对多变量非线性过程的传感器故障，采用基于多模型的故障诊断 基于多模犁的主动容错控制方法研究 和容错的方法，采用神经网络在线重构传感器信号，通过重组实现传感器故障时 的容错控制。仿真表明了此容错控制策略的有效性和鲁棒性。 1 2 6 当前研究的热点、难点 容错控制作为一门交叉学科，其学科意义就是要尽量保证动态系统在发生故 障时仍然可以稳定运行。并具有可以接受的性能指标。因此，容错控制为提高复 杂动态系统的可靠性开辟了一条新的途径，但总的说来还不成熟总体看来，线 性系统的容错控制理论已经发展得比较完善，非线性系统的容错控制理论则刚刚 起步；主动容错控制的应用成果多于被动容错控制的成果，取得应用成果较多的 是航天等领域，真正用在实际工业过程控制上的控制策略却不多。当前容错控制 仍然存在很多问题还未解决，以下是当前容错控制研究中的一些热点问题和难点 问题h3 “6 ” 1 ) 快速f d i 方法的研究。故障检测与分离都需要一定时间，造成了一定的时 延，这段时延越短，对控制律的重构设计就越有利。这段时延有可能会产生非常 严重的稳定性问题，除非原来的基础控制器本身就具有很高的完整性和很强的鲁 棒性，这自从f d i ) 出现以来就存在的问题，直到今日依然是个热点和难点问题。 2 ) 鲁棒故障检测与鲁棒控制的集成设计问题。鲁棒故障检测的目标是，在一 定的模型不确定性下，检测出尽可能小的故障；鲁棒控制的目标是使得控制器对 模型不确定性与微小的故障不敏感。因此，这两者存在着矛盾，而它们都是鲁棒 容错控制的基本问题。所以，把鲁捧故障检测与鲁捧控制进行统一设计，一直是 研究的热点和难点。 3 ) 控制律的在线重组与重构方法。控制律的在线重组与重构方法是主动容错 控制的重要研究方法其主要解决在被控对象发生变动时，实时调整控制器的结 构与参数，使系统达到最优的控制效果的问题。控制律的在线重组与重构是当前 容错控制领域的热点研究方向之一。 4 ) 主动容错控制中的鲁棒性分析与综合方法。在主动容错控制中，需要同时 做到：基本控制器具有鲁棒性，故障检测与诊断算法具有鲁棒性，重组或 重建的控制律具有鲁棒性。这三个方面的楣互作用使得对主动容错控制的整体鲁 棒性分析变得非常困难。 5 ) 高维、时变多变量系统的完整性控制问题。经典的完整性问题研究的对象 都是线性定常系统，现在有一些低维的非线性问题得到了解决，但高维、时变多 变量非线性系统的完整性控制问题依然没有得到解决。 6 ) 非线性系统的容错控制。这里的主要热难点是：对非线性系统虽然采用 了神经网络和模糊控制等智能方法解决了一部分非线性系统的容错控制，但依然 缺乏一般性的控制器综合方法，非线性系统的f d d 问题的解决也存在着一些问 硕士学位论文 题，如非线性系统的f d d 的可靠性和实时性等。非线性系统容错控制研究方兴未艾， 需要研究者进一步努力。 7 ) 时滞动态系统的容错控制。时滞现象是许多领域如网络控制系统、化工生 产过程等系统中固有的普遍存在的现象， 意义的理论问题，具有很高的应用价值。 因此时滞系统的容错控制是一个非常有 现有的时滞系统容错控制多是针对线性 系统。采用鲁棒容错控制方法，基于l y a p u n o v 稳定性理论，结合一些常用的鲁棒 控制方法，最终设计得到一个保证闭环系统稳定的控制器。非线性时滞系统的容 错控制已在研究之中。但结果有限。 。 8 ) 网络化系统的容错控制。网络化系统的容错控制是指当网络在运行中出现 故障时，其能对出现故障的部件进行有效隔离和及时修复，以保证整个网络在出 现故障的情况下仍能继续正常工作现有的容错控制大部分是面向单台、单机或 单类设备，可扩充性、灵活性、通用性较差，也不能进行有效的信息交互和信息 共享随着网络、通信技术的发展，网络化容错控制研究逐渐成为人们关注的热 点。 9 ) 随机系统的容错控制技术现实中随机系统和混合系统大量存在，研究随 机系统的容错控制很有意义。 “ 1 0 ) 集成容错控制技术研究由于设备的复杂性和故障的不确定性，用一种 方法进行故障诊断和容错控制已不能满足现代设备的要求，因此必须集成多种方 法对故障进行综合诊断和容错控制，才能充分发挥各自方法的优点和克服其局限 性，以提高容错控制的整体水平 1 1 ) 容错控制理论与实际应用发展的不平衡。经过3 0 年左右的发展，容错控 制理论已有长足的发展，其应用主要集中在航天、航空、航海及核反应等领域中， 一般工业生产中的应用屈指可数，因而以工业对象为背景的容错应用性研究是一 个主要的方面 1 3 本课题的研究意义 容错控制为提高复杂动态系统的可靠性开辟了一条新的途径，但总的说来还 不成熟。近年来，非线性系统容错控制成为研究的热点之一当前存在的容错控 制方法中，大多数是针对线性系统或仿射系统提出的，对一般的非线性系统的研 究成果则较少，其困难主要是在于非线性系统本身的复杂性及建模方法，控制方 法的限制然而，实际对象大多数是非线性的，进行非线性系统的容错控制方法 研究具有突出的现实意义。 对于越来越复杂的对象，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论难以解 决其控制问题，而智能控制的思想就是针对控制对象及其环境目标和任务的不确 定性和复杂性而提出的，将智能控制思想与容错控制相结合，是解决某些复杂问 基于多模犁的主动容错控制方法研究 题的有效途径。神经网络控制是智能控制的一个重要分支。由于神经网络极强的 非线性映射能力，被广泛运用于复杂对象的建模。因此，本文所提出的方法即采 用神经网络为系统各种可能运行情况( 正常和各种故障) 建立知识模型。 容错控制多是基于现代控制理论发展起来的，在实际工业过程中的应用还几 乎是空白；实际工业过程控制中应用最广泛的仍然是p i d 控制器而随着现代控 制理论( 诸如自适应控制、智能控制等) 的发展，出现了许多新型p i d 控制器， 如自适应p i d 、智能p i d 等，对于复杂对象，其控制效果远远超过常规p i d 。将 容错控制与新型的p i d 控制器相结合，不但保有p i d 控制鲁棒性强、可靠性高的 优点，并且有利于容错控制策略在工业现实系统中的推广应用。 主动容错控制系统对实时性要求很高，目前计算机自身计算能力很强，为容 错控制的实时性提供了可能。而将多模型技术与容错控制技术相结合，采用隐性 的f d d 策略，有利于提高系统对已知常见故障容错能力的实时性和可靠性。 综上所述，以非线性系统为研究对象，基于智能控制技术，结合工业中广泛 使用的p i d 控制器和多模型方法进行主动容错控制研究，不仅有明显的科学意义， 也有突出的实际意义。 1 4 本课题的研究内容 本课题以非线性系统为研究对象，以已知系统某些先验知识为前提，针对系 统可能出现的各种故障情况，结合神经网络和自整定p i d 控制，提出了种基于 神经网络多模型的主动容错控制方法，主要进行了以下几个方面研究工作： 1 ) 针对非线性系统，提出一种基于神经网络多模型的主动容错控制的方法。 首先选用合适的神经网络结构和算法对系统动态过程建模，劳离线进行基本控制 律参数的自整定，进而建立模型库；对系统运行中可能发生的故障情况，给出了 容错控制过程的算法步骤，通过对文中定义的性能容忍度指标和模型失配度指标 的实时计算分析，以一种隐性的f d d 策略和决策机制实现对系统的故障诊断和控 制律的切换调整，从而实现系统发生已知故障时控制律及时调整的主动容错控制。 2 ) 针对文中提出的主动容错控制方法，编制相应的m a t l a b 程序，分别对一 非线性系统和一线性系统进行算例仿真研究，验证了所提出容错控制方法的有效 性和普适性 3 ) 针对基于b p 网络的p i d 参数自整定算法，提出一种引入混沌机制的改进 算法，仿真研究改进算法