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基于模糊观测器的故障诊断和容错控制研究

作　者: 董敏
导　师: 姜斌
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 导航、制导与控制
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
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 345次
引　用: 4次
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内容摘要


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。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-11
第一章 绪论  11-24
  1.1 研究目的及意义  11-12
  1.2 研究背景与现状  12-22
    1.2.1 故障诊断与容错控制技术研究综述  12-17
    1.2.2 控制系统故障诊断技术的发展趋势  17-18
    1.2.3 模糊控制  18-19
    1.2.4 神经网络控制  19-21
    1.2.5 自适应控制  21-22
  1.3 本文主要研究内容  22-24
第二章 基于观测器的故障诊断技术以及T-S 模型和神经网络的基础知识  24-41
  2.1 基于观测器的故障诊断技术  24-29
    2.1.1 观测器的介绍  24
    2.1.2 观测器的分类  24-25
    2.1.3 全维状态观测器  25-27
    2.1.4 基于观测器的故障诊断技术  27-29
  2.2 非线性系统的T-S 模糊建模  29-34
    2.2.1 T-S 模糊模型结构  30
    2.2.2 T-S 模糊模型求取  30-32
    2.2.3 建模实例  32-34
  2.3 神经网络简介  34-40
    2.3.1 神经网络综述  34-36
    2.3.2 BP 神经网络结构及其算法  36-39
    2.3.3 径向基函数(RBF)神经网络  39-40
  2.4 本章小结  40-41
第三章 基于模糊观测器的非线性系统的故障诊断与故障调节  41-50
  3.1 引言  41
  3.2 基于模糊观测器的故障诊断与故障调节  41-46
    3.2.1 系统模型  41-42
    3.2.2 模糊检测观测器  42-43
    3.2.3 模糊自适应诊断观测器  43-45
    3.2.4 故障调节  45-46
  3.3 仿真例子  46-49
  3.4 本章小结  49-50
第四章 基于鲁棒模糊观测器的故障检测  50-59
  4.1 引言  50
  4.2 问题描述  50-51
  4.3 鲁棒故障检测  51-55
    4.3.1 鲁棒模糊观测器设计  51-53
    4.3.2 放宽的稳定性条件  53-55
    4.3.3 故障检测  55
  4.4 仿真例子  55-58
  4.5 本章小结  58-59
第五章 基于神经网络模糊观测器的非线性系统的故障诊断与故障调节  59-69
  5.1 引言  59-60
  5.2 故障诊断与故障调节  60-65
    5.2.1 系统模型  60
    5.2.2 神经网络模糊观测器的设计  60-63
    5.2.3 故障调节  63-65
  5.3 仿真例子  65-68
  5.4 本章小结  68-69
第六章 总结和展望  69-71
  6.1 全文的工作总结  69-70
  6.2 后续工作的展望  70-71
参考文献  71-76
致谢  76-77
作者近期的学术论文与科研情况  77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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