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不确定非线性系统的故障检测与控制研究

不确定非线性系统的故障检测与控制研究

作者：程广玉燕山大学

学位级别：硕士

伴随着科学技术与生产力的快速发展,非线性系统广泛存在于生产生活的各个行业之中。尤其是现代工业的控制系统日趋复杂并且高度的非线性化,这就对系统的可靠运行提出了更高的要求,而系统故障将导致系统的控制性能减弱,会引发设备故障,... 详细信息

伴随着科学技术与生产力的快速发展,非线性系统广泛存在于生产生活的各个行业之中。尤其是现代工业的控制系统日趋复杂并且高度的非线性化,这就对系统的可靠运行提出了更高的要求,而系统故障将导致系统的控制性能减弱,会引发设备故障,严重的还会造成重大的财产损失以及人员伤亡。由此可见,研究非线性系统的故障检测与控制问题具有很重要的现实意义。本文主要针对非线性系统进行故障检测与控制的研究。首先,本文对非线性系统故障检测与控制的相关的理论基础进行了简单介绍,并对文中采用的一些技术方法,如常见的几个定理、神经网络的原理等相关知识进行了介绍。其次,针对一类带有未建模动态的不确定非线性系统,通过设计k滤波器来估计未知状态,从而得到故障检测所需的偏差信号,实现基于观测器的故障检测。在此基础之上,采用自适应神经网络逼近故障函数,并通过改变供能函数的方法处理未建模动态,基于反步设计的思路,提出一种自适应输出反馈故障检测与控制方案,准确地对系统故障进行检测,保证系统在故障发生前后稳定运行,使所有状态有界。最后,针对一类输出带有测量噪声的不确定关联非线性系统,设计分散的k滤波器来估计未知状态,获取故障检测所需的偏差信号,并采用滤波的方法来消除输出的测量噪声对故障检测的不良影响,从而实现基于观测器和滤波方法的分散故障诊断。基于分散滤波观测器和反步设计方法,结合神经网络逼近技术和自适应技术,提出一种分散自适应输出反馈故障检测与控制方案,保证故障发生后准确地被检测到,并且保证每个子系统的输出在故障发生前后准确地跟踪给定信号,保证跟踪误差以及所有状态有界。

关键词：不确定非线性系统故障检测与控制 k滤波器自适应神经网络

具有输入未建模动态的非线性系统自适应输出反馈控制研究

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具有输入未建模动态的非线性系统自适应输出反馈控制研究

作者：陈佳胜扬州大学

学位级别：硕士

在实际的非线性控制系统中,被控对象常常会存在很多不确定性和未建模动态,例如测量噪声、外部扰动、建模误差、控制器死区和饱和以及控制器与所要控制的系统之间往往会存在不可直接测量的输入未建模动态等,它们都是影响系统控制性能的... 详细信息

在实际的非线性控制系统中,被控对象常常会存在很多不确定性和未建模动态,例如测量噪声、外部扰动、建模误差、控制器死区和饱和以及控制器与所要控制的系统之间往往会存在不可直接测量的输入未建模动态等,它们都是影响系统控制性能的重要因素.本文在传统的非线性系统上,考虑带有两类未建模子系统的情况,分别称为状态未建模动态和输入未建模动态.并考虑系统状态方程中非线性函数为未知的情形,使系统更为一般化.对于系统中不可测量的状态,设计了对应的观测器.利用神经网络逼近系统未知函数.基于动态面控制技术,通过引入一阶滤波器,避免了传统后推设计中对虚拟控制的反复求导,降低了控制器设计的复杂性.并结合自适应控制技术,有效地抑制了因输入未建模动态而引起的扰动.本文在未建模动态满足一定的假设条件下,对几类不确定非线性系统提出一套自适应动态面智能控制策略,并将其应用到小车上的倒立摆控制系统中.理论分析证明闭环系统是半全局一致终结有界的,仿真实验表明了本文控制器算法的有效性.论文主要工作如下：首先,针对一类带有线性输入未建模动态的非线性系统,通过构造系统状态观测器,并利用神经网络的逼近能力,提出一种自适应动态面输出反馈控制器设计方案.动态面控制的优势在于,在传统的后推设计中引入一阶滤波器,避免了对虚拟控制的反复求导。设计以控制律为输入的m滤波器,并结合自适应控制,有效地抑制了因输入未建模动态而引起的扰动,通过理论分析和仿真实验证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.其次,针对一类带有非线性输入未建模和状态未建模动态的非线性系统,通过设计k滤波器观测系统不可测量状态,并利用RBF神经网络的逼近能力,提出一种自适应跟踪控制器设计方案.对于系统的状态未建模部分,本文放宽了对其假设的条件,考虑其为输入到状态实际稳定(ISDS)的情况,去掉了要求该非线性子系统指数收敛的条件(exp-ISpS).结合动态面控制技术,在传统的后推设计中引入一阶滤波器,避免了对虚拟控制的反复求导,利用Nus sbaum函数性质,有效地解决了高频增益符号未知问题.在控制器设计中引入规范化信号来约束输入未建模动态,并运用自适应控制,有效地抑制了因输入未建模动态而引起的扰动,通过理论分析和倒立摆模型仿真实验证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.最后,在上一部分工作的基础上,针对一类带有非线性输入未建模和状态未建模动态的一类严格反馈系统,通过设计高增益观测器,观测系统不可测量状态,提出一种自适应神经网路跟踪控制方案.在使用自适应神经网络方案设计时,通过利用Young's不等式,大大减少神经网络权重在线自适应的数量,提出了一个参数自适应的设计方案.本控制器设计方案中只需用到少量的系统信息,控制系统较为一般化,可涵盖一大类的常见控制系统.通过本文的研究,较好地解决了几类带有输入未建模以及状态未建模的非线性系统跟踪控制问题,通过理论分析和仿真实验证明了论文中控制器算法的有效性和实用性.

关键词：输入未建模动态状态未建模动态非线性系统自适应控制动态面控制 k滤波器高增益观测器

具有预设性能的非线性系统自适应输出反馈控制研究

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具有预设性能的非线性系统自适应输出反馈控制研究

作者：李实扬州大学

学位级别：硕士

近年来,系统的瞬态性能越来越受到广大研究者的关注.伴随着预设性能概念的提出,系统的瞬态性能以及稳态性能同时被考虑.预设性能的定义是跟踪误差必须收敛到预定义的任意小的残差集内.同时,收敛速度,超调量必须保证满足之前设置的条件.... 详细信息

近年来,系统的瞬态性能越来越受到广大研究者的关注.伴随着预设性能概念的提出,系统的瞬态性能以及稳态性能同时被考虑.预设性能的定义是跟踪误差必须收敛到预定义的任意小的残差集内.同时,收敛速度,超调量必须保证满足之前设置的条件.本文针对几类具有预设性能的非线性系统,利用神经网络来估计未知非线性函数,将k滤波器方法以及MT滤波器方法与动态面控制方法相结合,提出了几种自适应输出反馈控制方案,本文的主要工作如下：第一,针对一类具有预设性能和未建模动态的输出反馈非线性系统,提出了一种自适应动态面控制方案.利用径向基函数神经网络来估计未知非线性函数.引入k滤波器来估计系统不可量测状态.为了抵消系统的未建模动态,引入一个可量测得动态信号.通过构造性能函数和输出误差转换器将原系统转换为其等效系统.使用动态面控制方法来避免传统后推控制的复杂性膨胀问题.通过稳定性分析,证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界且跟踪误差满足预设性能指标.通过仿真结果证明了该方案的有效性.第二,针对一类具有预设性能和不可量测状态的输出反馈非线性系统,分别提出了基于构造方法的自适应动态面控制方案以及基于Nussbaum函数方法的自适应动态面控制方案.利用神经网络来估计未知非线性函数.使用MT滤波器和状态观测器来估计不可量测状态.引入一个可量测的动态信号来抵消系统未建模动态.引入性能函数和输出误差转换器,将原系统转换为等效系统.根据新的误差信号和观测器的部分状态,提出了自适应动态面控制律以及参数自适应律.为了避免传统后推设计存在的复杂性膨胀问题,引入动态面控制方法.通过理论分析,证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界且跟踪误差满足预设性能指标.最后,分别通过数值仿真以及应用实例仿真,表明了该方案的有效性.第三,针对一类具有预设性能和未知死区的不确定互联输出反馈非线性系统,分别提出了集中和分散自适应动态面控制方案.利用径向基函数神经网络处理未知非线性函数.通过构造性能函数和输出误差转换器,将原系统转换为等效系统,使预设性能控制问题转换为稳定性分析问题.为了估计每个子系统的不可量测状态,构造了基于MT滤波器的分散观测器.通过引入动态面控制方法,有效的避免了传统后推设计的复杂性膨胀问题.对应系统的集中与分散控制,分别提出了两种控制律与自适应律.通过理论证明,保证了闭环系统所有信号半全局一致终结有界且跟踪误差满足预设性能指标.仿真结果表明了方案的有效性.

关键词：输出反馈控制动态面控制自适应控制神经网络控制 k滤波器 MT滤波器预设性能未知死区未建模动态 Nussbaum函数分散控制

具有输出约束的非线性系统自适应输出反馈控制研究

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具有输出约束的非线性系统自适应输出反馈控制研究

作者：王宁宁扬州大学

学位级别：硕士

在许多实际非线性系统中,未建模动态的存在严重降低了闭环系统的性能,甚至会造成系统的不稳定.实现对未建模动态影响的抵消和抑制是提高系统控制性能的关键.此外,为了确保系统的高性能和安全性,实际控制系统通常会对其输出和状态变量进... 详细信息

在许多实际非线性系统中,未建模动态的存在严重降低了闭环系统的性能,甚至会造成系统的不稳定.实现对未建模动态影响的抵消和抑制是提高系统控制性能的关键.此外,为了确保系统的高性能和安全性,实际控制系统通常会对其输出和状态变量进行约束.在实际操作中,如果违反约束条件,将会导致系统性能下降甚至是系统损毁.目前对无约束系统的研究已经非常成熟,但各种约束的存在使得无约束系统控制方法不能很好地应用到有约束系统中,这就使得对有约束系统的深入研究变得非常必要.本文针对几类具有未建模动态和输出约束的非线性系统,分别基于障碍Lyapunov函数(BLF)、积分型障碍Lyapunov函数(iBLF)和非线性映射(NM),提出了四种自适应动态面控制方案.现将论文的主要内容总结如下:第一,基于未建模子系统是指数输入状态实际稳定的假设,针对一类具有状态未建模动态和对称输出约束的非线性系统,通过引入BLF,提出了一种自适应动态面输出反馈控制方案.利用径向基函数神经网络(RBF NNs)逼近未知非线性函数.利用k滤波器将复杂的非线性系统转变为低阶子系统.引入一个可量测的动态信号来抵消未建模动态对系统的影响.通过保证BLF有界,达到限制系统输出的目的.通过理论分析证明了闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的且系统输出满足约束条件.最后,利用一个数值仿真算例进一步验证了所提控制方案的有效性.第二,针对一类具有状态未建模动态和对称输出约束的非线性系统,通过引入iBLF,提出了一种自适应动态面输出反馈控制方案.为了降低k滤波器的阶数和相应向量参数的维数,避免直接利用RBF NNs估计系统未知非线性函数.通过直接对系统的输出进行约束,放宽了确保约束满足的初始条件.为了降低控制器设计的复杂性,采用动态面控制方法进行控制器设计,同时通过构造适当的未知连续函数,在稳定性分析中,有效地处理了由神经网络逼近和未建模动态所产生的误差项.通过理论分析证明了闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的且系统输出满足约束条件.最后,利用两个数值仿真算例进一步验证了所提控制方案的有效性.第三,基于未建模子系统是全局指数稳定的假设,针对一类具有状态未建模动态和非对称输出约束的非线性系统,通过引入NM,提出了一种自适应动态面输出反馈控制方案.基于假设未建模子系统是全局指数稳定的,利用Lyapunov函数描述未建模动态.通过引入k滤波器和NM,将具有输出约束的复杂非线性系统转换为无约束的低阶系统.通过理论分析证明闭环系统的所有信号是半全局一.致终结有界的且系统输出满足约束条件.最后,利用两个数值仿真算例进一步了验证所提控制方案的有效性.第四,将NM方法进一步应用到一类具有输出约束的严格反馈非线性系统中,并同时考虑了输入未建模动态对系统的影响.通过理论分析证明闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的且系统输出满足约束条件.最后,利用两个数值仿真算例进一步了验证所提控制方案的有效性.

关键词：自适应控制动态面控制输出约束未建模动态输出反馈 k滤波器障碍Lyapunov函数积分型障碍Lyapunov函数非线性映射径向基函数神经网络