《基于模糊观测器的故障诊断和容错控制研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于模糊观测器的故障诊断和容错控制研究（70页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、南京航空航天大学硕士论文摘要本文针对非线性系统研究了基于模糊观测器的故障诊断和故障调节问题，并将提出的算法用 Matlab实现仿真验证。文中首先介绍了故障诊断与容错控制的发展及现状，同时对模糊控制、神经网络以及自适应控制技术的发展给出了简单的介绍。在用 T-S模型对非线性系统进行建模的基础上，分别设计了模糊检测观测器以及模糊自适应诊断观测器，前者用于检测故障，后者用于估计执行器的增益损失。利用诊断观测器估计出的故障信息设计故障调节律给执行机构以相应的补偿，恢复系统的性能。并用倒立摆仿真验证了其有效性。进一步，提出了一种基于 T-S模型的鲁棒故障检测方法。针对在对非线性系统用 T-S模糊模型建模
2、时存在不确定项的系统，设计鲁棒模糊观测器，给出了系统稳定的约束条件，并将其用于故障检测。仿真结果证明，设计的观测器对于系统模型的不确定性有很好的鲁棒性，且能够及时的检测出故障的发生。最后，将神经网络与 T-S模糊模型相结合，进行非线性系统建模，对于考虑了加性故障的非线性系统，用神经网络在线估计故障信息；并对系统设计具有容错功能的控制律恢复系统的性能。将提出的算法用简化的 F-16模型进行仿真，仿真结果表明设计的观测器能够及时地估计出故障信息，在设计的容错控制律的调节下，系统能够快速的恢复原来的性能。关键词：故障调节、故障检测、模糊观测器、非线性系统、T-S模型、神经网络i基于模糊观测器的故障诊
3、断与容错控制研究AbstractFuzzy observer based fault diagnosis and fault accommodation problems for akind of nonlinear systems are studied in this dissertation. The proposed methods aresimulated by Matlab software.At First, the history and the development of fault detection and isolation (FDI)and fault tolera
4、nt control (FTC) are surveyed. Also, fuzzy control theory, theadaptive control technique and neural network are introduced.The nonlinear system is modeled by T-S fuzzy model. A fuzzy detectiveobserver and a fuzzy adaptive diagnostic observer are designed respectively. Theformer is used to detect the
5、 fault and based on the latter, a fault estimate scheme isproposed. Then, the fault estimation is used to reconfigure the control law to recoverthe system performance. The efficiency of the algorithm is demonstrated by an invertpendulum example.Furthermore, a fault detection method of T-S model with
6、 uncertainties ispresented. A robust observer is designed for a class of uncertain nonlinear systemsrepresented by T-S model, which is used to detect the system fault. Stabilityconditions of such observer are expressed in terms of linear matrix inequalities(LMIs). The simulation result validates the
7、 proposed observer has good abilityagainst uncertainty and can detect the fault in time.Finally, a fault accommodation approach based on neural network fuzzyobserver for nonlinear systems is presented. The neural network is constructed toapproximate the fault on-line. The fuzzy observer can estimate
8、 the shape of the fault,which can be used to reconfigure the controller. The Lyapunov theorem is used toprove the stability of the faulty system under the fault accommodation (FA) scheme.An F-16 example illustrates the applicability of the given method.Keywords: Fault accommodation, fault detection,
9、 fuzzy observer,nonlinear system, neural network, T-S modelii南京航空航天大学硕士论文图表清单图 1.1图 2.1图 2.2图 2.3图 2.4图 2.5图 2.6图 3.2图 3.3图 3.4图 4.1图 4.2图 5.1图 5.2图 5.3图 5.4容错控制系统结构图 . 3全维闭环观测器结构图 . 15线性全维状态观测器故障诊断结构图 . 18倒立摆系统 . 22人工神经元结构模型 . 24前馈型神经网络结构 . 26RBF 网络结构图 . 29估计故障与实际故障的比较曲线 . 37输出 Y1 的响应曲线 . 38输出 Y2 的
10、响应曲线 . 38输出 Y1 的残差曲线 R1 . 47输出 Y2 的残差曲线 R2 . 47马赫数 M 的隶属函数曲线 . 56故障估计值和实际故障值比较曲线 . 57输出 Y1 故障调节前后的性能曲线 . 58输出 Y2 故障调节前后的性能曲线 . 58v承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅,可以将学位
11、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、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名：日期：南京航空航天大学硕士论文第一章绪论1.1 研究目的及意义随着航空、航天、核电站、机器人等高技术的发展和人们探索自然领域的拓展，系统的自动化水平日益提高，规模日益扩大，复杂性迅速提高，同时投资也越来越大。面对投资巨大的复杂的大系统，可靠性、可维修性和有效性显得越来越重要。特别是航空、航天、航海、核工业和化学工业等，由于其特定的工作环境，对系统的安全性、可靠性和有效性提出了更高的要求。“切尔诺贝利”核电站事故和“挑战者”号航天飞机的失事使人们更进一步认识到在大型复杂系统中引入容错控制和故障检测与诊断技术的重要性
