一类非线性系统自适应模糊容错控制方法

文档序号:1598344 发布日期:2020-01-07 浏览:7次 >En<

阅读说明:本技术 一类非线性系统自适应模糊容错控制方法 (Self-adaptive fuzzy fault-tolerant control method for nonlinear system ) 是由 郭斌 陈勇 李万富 李猛 陈章勇 于 2019-11-20 设计创作,主要内容包括:本发明公开了一种一类非线性系统自适应模糊容错控制方法,首先,建立了一类具有执行器故障以及外界干扰下的非线性系统状态空间模型。其次,模糊综合观测器包含了模糊状态观测器、故障失效因子观测器、干扰观测器。随后,自适应滑模控制器利用了观测信息,用以补偿故障以及干扰对系统的影响。此外,双通道事件触发机制包含传感器到控制器以及控制器到执行器两组事件触发条件。最后,基于事件触发的容错控制器结合了控制器到执行器的触发机制,其输出作用于非线性系统。本发明能够有效解决一类非线性系统在受到执行器故障以及外界扰动情况下系统有效的容错控制性能以及轨迹跟踪控制。(The invention discloses a self-adaptive fuzzy fault-tolerant control method for a nonlinear system. And secondly, the fuzzy comprehensive observer comprises a fuzzy state observer, a fault failure factor observer and a disturbance observer. The adaptive sliding mode controller then uses the observed information to compensate for the effects of faults and disturbances on the system. In addition, the dual channel event triggering mechanism includes two sets of event triggering conditions, sensor to controller and controller to actuator. Finally, event-triggered based fault tolerant controllers incorporate a controller-to-actuator triggering mechanism, the output of which acts on a nonlinear system. The invention can effectively solve the problem of effective fault-tolerant control performance and track tracking control of a nonlinear system under the conditions of actuator failure and external disturbance.)

一类非线性系统自适应模糊容错控制方法

技术领域

本发明属于具有执行器故障以及外部扰动的一类非线性系统容错控制领域,更为具体地讲,涉及受到执行器故障以及外界扰动的一类非线性系统、模糊综合观测器、自适应滑模控制器、双通道事件触发机制以及基于事件触发的控制器,这里统称为一类非线性系统自适应模糊容错控制方法。

背景技术

随着工业的急剧发展,现代工业系统中包含越来越多的非线性单元,以完成更为丰富的系统性能,由此,保持系统的可靠性对于非线性系统完成既定的工作任务十分重要。然而,由于系统组件不断增多,系统建模时出现的系统非线性未知、未知耦合因素动态也逐渐增多。另一方面,非线性系统在工作运行中,总是难免受到外界干扰,干扰信号会不可避免的影响系统的稳定性。此外,当系统组件工作过久,系统由于执行器老化、执行器参数偏移以及执行器部分失效等情况也会发生,当系统故障发生时,会影响系统的控制性能,甚至破化系统的稳定性。因此,研究非线性系统的可靠性、容错性控制对于非线性系统完成既定的目标或者保持可接受的性能指标具有重大的意义。

目前,基于容错控制框架的非线性系统靠性、容错性以及稳定性研究已有相关文献,例如:在文献[“Disturbance observer-based fault-tolerant adaptive controlfor nonlinearly parameterized systems,”(IEEE Transactions on IndustrialElectronics,to be published,DOI:10.1109/TIE.2018.2889634,2018.)]中,研究了一类非线性系统在受到执行器故障以及干扰情况下的容错控制策略,设计了一种干扰观测器以及反步控制法。在文献[“Robust Adaptive Sliding Mode Control for SwitchedNetworked Control Systems With Disturbance and Faults,”(IEEE Transactions onIndustrial Informatics,2019 15(1):193-204.)]中,研究了一类具有执行器故障以及外界干扰的网络非线性系统,为了保持系统稳定性,设计了相应的故障以及干扰补偿措施。然而,上述文献结果在设计控制器时假定系统状态是可测的,在设计干扰观测时,也假定干扰的上界是可知的。这在一定程度上限制了方法的使用。近年来,基于滑模控制的容错控制方法得到了较为广泛的使用,特别的,基于模糊逻辑理论、滑模控制以及观测器相结合方法得到了相应的研究。例如在文献[“Robust Adaptive Sliding Mode Control for SwitchedNetworked Control Systems With Disturbance and Faults,”(IEEE Transactions onIndustrial Informatics,2019 15(1):193-204.)]中,研究了一类受到执行器故障影响的飞行器系统,利用模糊逻辑理论对故障的上界信息进行逼近,并基于滑模控制方法设计了控制器使得系统能够较好的实现轨迹跟踪性能。

上述文献结果考虑了某些非线性系统的稳定性或跟踪性能。然而,一方面,已有文献在设计控制器时,假定系统的状态是可测的,且假设干扰的上界已知;另一方面,在设计控制器时,也相对较少的文献考虑了事件触发来减少系统传输负载。针对非线性系统在保持稳定性控制的同时减少系统的信息传输量、设计可靠的容错控制方法,目前这仍然是一个挑战。

发明内容

本发明的目的在于克服传统技术的缺陷,提供一类非线性系统自适应模糊容错控制方法,就是针对一非线性系统,当其受到执行器故障以及干扰影响时,设计相应的控制器,使得系统能够稳定运行,并保持系统的轨迹跟踪能力。

为实现上述目的,本发明提出一类非线性系统自适应模糊容错控制方法,其特征在于,包括受到执行器故障以及外界扰动的一类非线性系统、模糊综合观测器、自适应滑模控制器、双通道事件触发机制以及基于事件触发的控制器;

(1)、针对一类非线性系统受到执行器故障、外界干扰影响,建立了具有执行器故障以及干扰影响下的该类非线性系统跟踪控制模型;

(2)、模糊综合观测器包含了模糊状态观测器、故障失效因子观测器、干扰观测器,能够实现对该类非线性系统的状态、故障失效信息以及干扰的估计,在干扰信息估计过程中,无需干扰信息的上界值;

(3)、利用观测信息,设计了自适应滑模控制器,用以补偿故障以及干扰对系统的影响;在该方法中,引入了两个自适应滑模面参数,目的在于考虑故障、干扰等因素对跟踪性能的影响;

(4)、双通道事件触发机制包含传感器到控制器以及控制器到执行器两组事件触发条件,一方面用较少的输出信息值进行系统变量的观测,另一方面减少控制时的系统信息传输值,提高系统的实时容错性;

(5)、基于事件触发的滑模控制方法结合了控制器到执行器的触发机制,其输出作用于非线性系统。在系统受到执行器故障、外界干扰等影响下,保证系统容错能力的同时,有效减少了系统传输负载,提高系统的实时性。

本发明的目的是这样实现的:

本发明一类非线性系统自适应模糊容错控制方法,内容包括受到执行器故障以及外界扰动的一类非线性系统、模糊综合观测器、自适应滑模控制器、双通道事件触发机制以及基于事件触发的控制器。目的在于提高一类非线性系统在受到执行器故障以及外界扰动时有效的容错控制能力。其具体方法如下:首先,建立了一类具有执行器故障以及外界干扰下的非线性系统状态空间模型。其次,模糊综合观测器包含了模糊状态观测器、故障失效因子观测器、干扰观测器。随后,自适应滑模控制器利用了观测信息,用以补偿故障以及干扰对系统的影响。此外,双通道事件触发机制包含传感器到控制器以及控制器到执行器两组事件触发条件。最后,基于事件触发的容错控制器结合了控制器到执行器的触发机制,其输出作用于非线性系统。本发明能够有效解决一类非线性系统在受到执行器故障以及外界扰动情况下系统有效的容错控制性能以及轨迹跟踪控制。

附图说明

图1是本发明一类非线性系统自适应模糊容错控制方法的

具体实施方式

的控制框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述,以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是,在以下的描述中,当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时,这些描述在这里将被忽略。

考虑一类非线性系统受到执行器故障以及外界干扰因素的影响,其中,执行器故障考虑了执行器部分失效、偏执故障等几种形式,结合模糊逻辑理论,得到了该类非线性系统综合控制模型。将系统的偏置故障与干扰看成总的干扰,假设总扰动ξz(t)满足如下条件,

Figure BDA0002280491530000031

其中

Figure BDA0002280491530000032

为一未知增益,z(t)表示和干扰信息相关的新的变量。

在模糊综合观测器中,包含了模糊状态观测器、故障失效因子观测器以及干扰观测器,在观测干扰时,无需其上界信息。设计结果如下:

Figure BDA0002280491530000041

式中,

Figure BDA0002280491530000042

以及

Figure BDA0002280491530000043

为x2i-1(t),x2i(t),yi(t),

Figure BDA0002280491530000044

以及hi的估计。x2i-1(t),x2i(t),yi(t),

Figure BDA0002280491530000045

以及hi分别为系统状态,系统输出,系统非线性函数以及故障失效因子。

故障失效因子观测器为:

Figure BDA0002280491530000046

或者

Figure BDA0002280491530000047

其中

Figure BDA0002280491530000048

h1,h2为两个常数。

干扰观测器为:其中,π(t)为引入的新变量。

此外,在设计观测器时,引入了观测误差补偿项δm(t),提高了观测器设计精度与灵活度,结果为:

Figure BDA00022804915300000410

其中ηk=2(h2-h1)(hn+h2-h1),P正定对称矩阵。

Figure BDA00022804915300000411

表示观测误差,

Figure BDA00022804915300000412

Figure BDA00022804915300000413

的估计,Lz为一设计矩阵。

在自适应滑模控制器中,设计为:

Figure BDA00022804915300000414

其中,

Figure BDA00022804915300000415

表示

Figure BDA00022804915300000416

的估计。

Figure BDA00022804915300000417

式中,m>0,n>0,c1>0,c2>0。sik(t)表示滑模面,设计为:

Figure BDA00022804915300000418

式中,eki=yi-yid表示跟踪误差,

Figure BDA00022804915300000419

在双通道事件触发机制中,传感器到控制器触发条件设计为:ey Tψey≤γmyi(tk)Tψyi(tk),式中,ψ表示权重矩阵,γm∈(0,1),ey=yi(tk)-yi(t),y(t)表示当前输出,y(tk)(k=0,1,...,t0=0)表示最近传输值。

控制器到执行器的触发条件为:式中,

Figure BDA0002280491530000052

km>0,kn>0,δa>0,δb>0,δh>0,tq为触发时间序列。

在基于事件触发的控制器中,设计结果为:

Figure BDA0002280491530000053

其中,

Figure BDA0002280491530000054

表示Γ的估计,Γ为一设计参数,ψ为一变量矩阵。

下面以一类非线性系统自适应模糊容错控制方法为例,结合附图详细描述本发明的技术方案。

如图1所述,本发明包括受到执行器故障以及外界扰动的一类非线性系统、模糊综合观测器、自适应滑模控制器、双通道事件触发机制以及基于事件触发的控制器。

模型建立

考虑一类非线性控制系统模型如下:

Figure BDA0002280491530000055

其中,X2i-1(t)=[x1,x2,...,x2i-1]∈R2i-1表示系统状态,Δf2i-1(X2i-1,t,v)以及Δf2i(X2i,t,v)表示系统未知非线性函数,vi为一未知常数。d2i-1(t)以及d2i(t)表示外界干扰,udi(t)表示控制输入,bi为控制增益。0<h1≤hi≤h2<1表示执行器失效故障因子,h1andh2为两个常数,εi∈{0,1},tf为故障发生时间,usi(t)表示执行器偏执故障。假设||hi||≤hn,其中hn>0。

σi表征偏执故障常。

考虑模糊逻辑系统理论如下:

Figure BDA0002280491530000061

其中,r(x)表示任意非线性函数,U为一紧凑集,δ为一正数。

Figure BDA0002280491530000062

χ(x)=[χ1(x),χ2(x),...,χN(x)]T,其中,

Figure BDA0002280491530000063

Figure BDA0002280491530000064

为一隶属度函数。

基于模糊逻辑理论可以得到系统如下:

Figure BDA0002280491530000065

传感器到控制器通道触发机制设计:

ey Tψey≤γmyi(tk)Tψyi(tk) (4)

其中,ey=yi(tk)-yi(t),ψ为一权重矩阵,γm∈(0,1)为一给定参数,yi(t)表示当前输出,yi(tk)(k=0,1,...,t0=0)表示最近传输值。

观测器的设计及证明:

针对该类系统,设计观测器如下:

Figure BDA0002280491530000066

Figure BDA0002280491530000067

其中ηk=2(h2-h1)(hn+h2-h1),P正定对称矩阵,Lz为一设计矩阵。

Figure BDA0002280491530000068

设计如下:

其中

Figure BDA00022804915300000610

由此可得误差系统为:

Figure BDA0002280491530000071

Figure BDA0002280491530000072

其中,

Figure BDA0002280491530000073

Figure BDA0002280491530000074

进一步的可以得到:

Figure BDA0002280491530000075

式中:

为估计干扰信号,设计

Figure BDA0002280491530000077

Figure BDA0002280491530000078

Figure BDA0002280491530000079

Figure BDA00022804915300000710

证明:李亚普洛夫函数选择为:

Figure BDA00022804915300000712

其中,

Figure BDA00022804915300000713

对上式求导并带人(6)-(14)可得:

Figure BDA00022804915300000714

由李亚普洛夫定理可知,当(P(Az-Lc)+(Az-Lc)TP),则观测误差可以收敛到零,证明完毕。

控制器的设计与分析

①自适应滑模函数设计:

定义跟踪误差为:eki=yi-yid,滑模面设计为:

Figure BDA0002280491530000081

其中:其中eki=yi-yid表示跟踪误差,

Figure BDA0002280491530000082

两个自适应参数分别表示为公式中,m>0,n>0,c1>0,c2>0。

②控制器到执行器触发设计:

Figure BDA0002280491530000084

式中,

Figure BDA0002280491530000085

km>0,kn>0,δa>0,δb>0,δh>0,tq为触发时间序列。

③控制器设计

设计控制器如下:

Figure BDA0002280491530000086

其中:表示Γ的估计,Γ是一个需要后续设计的参数,ψ将在下面进行定义。

注意到以下关系是成立的:

Figure BDA0002280491530000088

其中:

Figure BDA0002280491530000089

将控制器带入滑模面可得:

Figure BDA00022804915300000810

上式中:

Figure BDA0002280491530000091

④轨迹跟踪性能分析:

选择一个李亚普洛夫函数为:

Figure BDA0002280491530000092

定义:

Figure BDA0002280491530000093

由模糊逻辑理论可得:

Figure BDA0002280491530000094

其中,

Figure BDA0002280491530000095

κs为一未知参数。

由此可得:

Figure BDA0002280491530000096

式中,

Figure BDA0002280491530000098

对(22)进行求导,代入(17)-(24)可得:

Figure BDA0002280491530000099

表明滑模面是可到达的,证明完毕。

此外,由(18)可得:

带入(8)可以得到:

Figure BDA00022804915300000911

其中,

Figure BDA00022804915300000912

对上式进行求解可得:

Figure BDA00022804915300000913

其中,Tq=tq+1-tq

由此可得,本发明设计的事件触发机制两个触发时间具有下限,即Zeno现象是可以避免的。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

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