一、对一类不确定时滞线性系统的鲁棒容错控制研究（论文文献综述）
贾晨[1]（2021）在《预见控制理论在容错控制中的应用》文中提出预见控制是一种可以显着提高系统运行效率的控制理论和方法,在实际问题中有着广泛的应用.现代工业系统对安全性和可靠性的需求日益增长使得容错控制成为控制系统研究的热点之一.本文将预见控制理论应用到容错控制中,研究了几类线性系统的容错预见控制问题.具体内容包含以下几个方面:（1）针对一类发生执行器故障的连续时间线性系统,研究了带有预见作用的容错控制器设计问题.根据容错控制中的模型跟踪控制方法引入了一个具有理想特性的参考模型,然后利用一般方法构造增广系统,将输出跟踪问题转化为调节问题.基于最优控制理论得到了增广系统的控制器,进而通过积分获得原系统的容错预见控制器.将所得结果应用到蒸汽发生器水位调节系统中发现预见作用的存在能够有效消除故障信号对水位的影响.（2）研究了一类具有多输入时滞的离散时间系统发生传感器故障时的容错预见控制问题.通过构造增广系统和采用积分变换方法,将原问题转化为无时滞系统的最优调节问题.对比以往使用的离散提升技术,此方法避免了增广系统的维数随着时滞项的增多而增加,减少了计算量,然后针对无时滞增广系统引入性能指标函数,应用最优控制理论获得相应控制器,根据差分算子的定义得到原系统的容错预见控制器.所得结果适用于无时滞情形.（3）研究了一类发生传感器故障的连续时间广义系统的脉冲消除和容错预见控制器设计问题.根据系统的脉冲能控性,引入了状态预反馈对原系统进行脉冲消除.对所得无脉冲广义系统作受限等价变换得到一个正常系统和一个代数方程,然后构造包含正常系统、参考模型和误差方程的增广系统.利用状态预反馈及受限等价变换过程中的变量关系对关于原系统所提出的性能指标函数进行改写,并对所构造的增广系统进行状态反馈得到新增广系统及其对应的性能指标函数.求解新增广系统的最优控制器,并将其回归到原系统得到了容错预见控制器.（4）研究了一类同时发生执行器和传感器故障的多输入时滞因果广义系统的容错预见控制问题.利用因果广义系统的特点,通过受限等价变换和差分构造了具有多输入时滞的增广系统,提出了一个新的积分变换将其转变为无时滞系统.讨论了无时滞增广系统与原系统之间的可镇定性、可检测性关系.采用最优控制理论求解无时滞系统的控制器,进而得到原系统的容错预见控制器.所得结果对于无时滞情形也是适用的.（5）研究了一类发生执行器故障的连续时间线性系统的滑模容错预见控制器设计问题.通过构造增广系统将原问题转变为调节问题,然后针对增广状态向量引入性能指标函数,提出了预见滑模面的设计方法.根据连续指数趋近律方法解得增广系统的滑模控制器,进一步获得原系统的滑模容错预见控制器.仿真部分将所得控制器设计方法与容错预见控制进行对比,结果显示该方法对故障的抑制效果更佳,超调更小.（6）研究了一类发生执行器故障的离散时间线性系统的滑模容错预见控制问题.使用差分方法构造了状态向量不包含可预见信号的增广系统,针对其引入性能指标函数,应用离散时间最优预见控制已有结论解得增益矩阵.然后将可预见信号增广至状态向量中得到新增广系统,利用所得增益矩阵获得了关于新增广系统的预见滑模面.采用离散指数趋近律方法得到了新增广系统的滑模控制器,进而获得所需滑模容错预见控制器.本部分还提出了一个扩张状态观测器,对原系统的状态向量进行估计.文中所有结论都给出了严格的数学证明,数值仿真结果验证了所提出的容错预见控制器的有效性.
张红旭[2]（2021）在《不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究》文中提出随着互联网技术的兴起和广泛应用,网络化系统已逐渐渗透到生活中的各个领域。到目前为止,基于网络化系统的控制与测量已经被广泛应用到组合导航系统、电液伺服系统、遥感测量以及风力发电系统等诸多领域中去。与此同时,网络环境的引入使得信息的测量和传输等也带来了诸多的不确定性,如:传感器测量丢失、信息调度、设备故障、输入非线性、网络攻击等带来的不完全信息情形。利用滑模控制对扰动的不敏感特性,解决上述不完全信息情形的问题尚未得到学者的足够关注,仍存在许多亟待解决的重难点问题。本文重点研究测量丢失、信息调度（随机通信协议和事件触发机制）、执行器故障、网络攻击（Do S攻击和欺骗攻击）等几类不完全信息情形,致力于解决不完全信息下几类网络化系统的鲁棒滑模控制问题。本文拟从以下几个方面进行深入系统的研究:1.针对测量丢失引发的不完全信息情形,研究具有混合时滞的网络化系统鲁棒滑模控制问题。引入服从Bernoulli分布的随机变量刻画测量丢失现象,并利用名义概率与概率误差描述丢失概率的不确定性。借助名义概率信息构造合适的滑模面,给出滑动模态方程。运用等效变换技术提出易于求解的保证滑动模态渐近稳定性的判别依据。结合可获得的测量数据信息,提出依赖于名义概率的鲁棒滑模控制新方法,解决一类测量丢失下网络化系统的滑模控制问题。2.针对信息调度引发的不完全信息情形,研究随机通信协议下网络化系统的鲁棒H∞滑模控制问题。利用二阶Markovian链对测量丢失现象进行数学建模。为了提高网络通信质量、避免节点数据传输冲突,在控制器-执行器信道中引入随机通信协议。借助测量丢失对应的Markovian链转移概率信息构造滑模面,并建立依赖于丢包模态与随机通信协议模态的新型Lyapunov-Krasovskii泛函,进而分析滑模面的可达性以及闭环系统的H∞性能,提出随机通信协议模态依赖的滑模控制律设计方法,解决一类随机通信协议调度下网络化系统的鲁棒滑模控制问题。3.针对设备故障引发的不完全信息情形,研究一类具有执行器故障的离散时滞系统的滑模容错控制问题。引入容错控制注入信号并采用增广技术手段,基于测量信息构造增广系统的观测器。通过设计容错控制注入信号信息,保证跟踪误差能在有限时间内收敛至“测量输出误差-滑模面”并具有满意的H∞性能。为进一步分析系统性能,分解增广观测器,重新构造一个基于状态观测信息的滑模面。分析输入非线性以及执行器特点、采用自适应技术,提出一个能有效解决执行器故障问题的新型鲁棒自适应滑模控制方法,保证滑动模态的渐近稳定性和滑模面的可达性。4.针对网络攻击与输入死区特征引发的不完全信息情形,探讨一类事件触发机制下网络化系统的保安全滑模控制问题。着重考虑传感器输出阶段的事件触发机制及其在网络传输时遭遇的攻击情形,通过引入两个相互独立且服从Bernoulli分布的随机变量刻画两类网络攻击。对于选定的滑模面,基于时滞分割思想给出保证滑动模态满足均方“（?）-安全”性能的充分性条件。结合输入死区特征与测量信息、采用自适应技术,提出能有效抑制网络攻击的保安全自适应滑模控制方法,并保证滑模面的可达性。5.研究一类风力发电系统的最大功率点滑模跟踪控制问题。根据风力机输出功率与风速等参数之间的关系表达式,通过最大功率点跟踪策略,获得最佳叶尖速比与桨距角,并结合风机转速与风速和叶尖速比之间的关系给出风机转子转速的理想表达式。建立发电机组传动系统模型,并利用欧拉离散化方法得到其离散化数学模型,基于滑模容错控制方法,构建离散传动系统的观测器,给出容错控制注入信号并保证滑模面的有限时间收敛性。采用二阶滑模技术,提出制动转矩鲁棒滑模容错控制新方案。
高亚斌[3]（2020）在《复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究》文中进行了进一步梳理实际控制系统往往伴随着系统参数摄动和扰动甚至是故障,而网络化控制系统更加面临着时滞、丢包以及匿名攻击等不确定性因素。由于这些复杂不确定会影响甚至损害动态系统的稳定性和性能,因此,研究复杂不确定动态系统的估计和控制问题,一方面可以提供动态系统的估计进而实现控制,另一方面可以为实际控制系统运行的鲁棒性、容错性、可靠性以及安全性提供技术支撑。本论文针对若干类典型的动态系统,考虑其中常见的不确定性,例如物理单元中过程扰动、传感器和执行器扰动、参数摄动,以及网络单元中的时滞、丢包、攻击、量化、非周期性事件等等,主要采用滑模控制方法,以自适应技术、滑模观测器、H∞技术等方法为辅助,研究若干具有复杂不确定性的动态系统的估计与滑模控制方法,提出了解决不确定动态系统的稳定性与性能分析、状态和故障估计、容错控制、事件触发控制等一系列问题的新方法。本论文的具体研究内容和方法以及相应的理论创新点分述如下:1.第二章考虑一类含有参数摄动和输出干扰的不确定非线性系统,针对未知执行器故障偏差,利用扩展观测器技术将系统状态和故障偏差增广为新的状态向量,并构造了一种扩展观测器,该观测器是一种滑模观测器,用于估计原系统状态和故障偏差的同时来补偿复杂不确定性。通过构建估计误差系统,结合状态估计系统,分别设计了线性滑模面和积分型滑模面,提出了同时满足这两个滑模面可达性的积分型滑模控制律和切换控制律,达到了复杂不确定下原系统的控制目的,并且可实现同时估计原系统状态和执行器故障偏差。2.第三章考虑具有匹配型不确定和外部干扰的delta域离散系统,尤其针对未知执行器故障因子,将未知的故障因子描述为具有已知上、下界的常量;同时,将执行器故障偏差描述为含有某个上、下界,但是均未知常量。利用自适应技术设计了用于估计故障因子以及未知上、下界的自适应律。通过选取线性滑模面,基于等效控制法设计了导出了滑模面参数求解依据,进一步提出了一种基于线性滑模面的自适应滑模控制律,最终实现对该类不确定系统的主动容错控制。3.第四章关于一类典型的信息物理系统（cyber-physical systems,CPSs）的安全状态估计问题,考虑其中的过程干扰和测量噪声,重点分析信息物理系统中的完整性攻击（虚假数据注入）,构建了delta算子框架下的离散时间信息物理系统;分别针对传感器孤立攻击以及传感器和执行器两者的联合攻击,设计了基于矩阵枚举的delta域估计器,用于含有完整性攻击的线性信息物理系统的安全状态估计。考虑到实际信息物理系统的网络通信约束,提出了一种基于delta算子和状态观测器的自触发控制器,不仅可以实现与时间驱动控制器相当的控制效果和增强估计性能,而且可以节约一定的通信资源,提高网络资源的利用率。在稳定性分析方面,结合矩阵等式约束,利用delta域的圆域稳定性判据和耗散性理论建立了估计系统稳定性的充分条件,用于估计器和控制器的参数的求解。此外,本章还提供了针对执行器孤立攻击情形下信息物理系统的安全估计与自触发控制的简化结果。4.第五章考虑一类含有非线性耦合随机过程的网络化系统,针对一些量化过程中出现的不确定性,将系统输出的一类非完整量化过程描述为一种量化信号随机丢包的过程,由于量化的非连续性,通过构造状态观测器观测非完整量化值,提出了一种基于Luenberger观测器的滑模控制与状态估计方法。在稳定性分析上,利用Lyapunov稳定性理论,分析了估计系统和观测器系统的稳定性,并建立了系统输出满足H∞性能的判据,并据此提供了一组用于确定观测器和滑模面参数的便于求解的矩阵不等式。因而,所设计的观测器可实现对系统状态的估计,同时所设计的滑模控制器可以实现将估计状态连同系统状态轨迹驱使到原点的目的,用于解决非完整对数量化情形下随机系统的估计与控制问题。5.第六章考虑含有参数摄动、外部扰动和非线性耦合随机过程的单/多回路网络化系统,针对传感器单元至控制器单元之间的非周期性事件,首先对该类单回路网络化控制系统提出了一种基于状态观测器的事件触发模控制方法,保证了非周期信号下理想滑模的实现。在分析整个估计系统的稳定性时,采用‘‘时滞’’思想将事件驱动系统建模为一种含有状态时滞的随机系统,根据第五章的系统稳定性分析方法,利用Lyapunov-Krasovskii泛函法得到了估计系统和原系统的稳定性的充分条件。此外,本章将所提的理论方法拓展应用到多回路网络化控制系统的估计与控制,考虑传感器单元到控制器单元的共享网络通信链路,进一步利用‘‘时滞’’思想将多路访问冲突描述为一种“排队时滞’’,由此构造了一种含有状态时滞的多回路网络化随机系统,其中采用了载波侦听多路访问协议作为处理多路访问冲突。借鉴单回路网络化系统的分析方法,导出了相应的多回路网络化随机系统的稳定性判据,并设计了相应的积分型滑模控制律和状态观测器。由此提出了一种基于载波侦听多路访问协议的多回路事件触发滑模控制方法。
吴丽珍[4]（2020）在《不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究》文中提出控制系统的可靠性是保证系统正常运作的重中之重.在控制系统的运作过程中,执行器、传感器等系统元件极有可能会发生故障,那么确保控制系统的可靠性就具有非常大的研究价值.而容错控制技术正好为控制系统的可靠性提供了一条有效途径,因此容错技术备受广大学者的关注.本文研究了带有不确定时滞项的非线性连续系统的容错控制问题.全文的主要内容安排如下:第一章.首先在研读国内外优秀文献的基础上给出本论文的研究目的及意义,容错控制系统的发展现状及基本问题,鲁棒容错控制的概述及发展,以及模糊控制的发展及特点.第二章.给出本文的数学预备基础知识Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式,以及本文需用到的相关引理.第三章.针对一类带有不确定状态时滞项的非线性连续系统,首先通过构造T-S模糊模型使其更精确的逼近原系统,并通过构建Lyapunov函数的方法,证明所设计的模糊控制器能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍具有很好的鲁棒性.再利用线性矩阵不等式工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.第四章.针对一类带有不确定双时滞的非线性连续系统,通过构建Lyapunov函数的方法,证明无论外部干扰是否存在,所设计的模糊控制器都能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍具有很好的鲁棒性.再由线性矩阵不等式工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.第五章.针对一类带有不确定时变时滞项的非线性连续系统,首先通过构造T-S模糊模型使其更精确的逼近原系统,并通过构建Lyapunov函数的方法,证明所设计的模糊控制器能使闭环系统在执行器存在故障的情况下仍保持稳定.再利用LMI工具箱求解出增益矩阵的值并得出在可行条件下闭环系统是稳定的.最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.最后,对全文进行总结并给出下一步可研究的问题.
梅玉鹏[5]（2020）在《网络切换模糊控制系统的镇定设计》文中研究指明网络切换模糊系统的本质是非线性网络切换系统,利用T-S模型对系统建模,研究系统的稳定控制问题。作为一类新型的控制系统,网络切换模糊控制系统在工业控制过程、无人机等领域应用广泛,是控制系统的一个新的发展方向,具有重要的研究价值。然而,对于非线性网络切换控制系统的研究成果还相当有限。本文主要针对T-S模型建模的非线性网络切换系统,研究存在不确定性、时滞、外部干扰的网络切换模糊系统的非脆弱控制及容错控制等问题,具体内容如下:（1）针对控制器增益存在摄动的不确定网络切换模糊系统,在系统状态不可测的情况下,研究系统的非脆弱控制问题,设计系统的切换律和基于观测器的反馈控制器。（2）针对带有时滞的不确定网络切换模糊系统,采用平均驻留时间及Lyapunov函数方法,分别设计出状态反馈控制器和基于观测器的反馈控制器,并给出系统指数稳定的平均驻留时间条件及切换律设计。（3）针对存在外部干扰的不确定网络切换模糊系统,在系统数据包存在丢失的情况下,研究系统的非脆弱H∞控制问题。将数据包丢失作为时滞处理,并采用Bernoulli分布的随机序列描述该时滞,给出系统均方指数稳定且满足H∞性能指标的充分条件。（4）针对执行器存在故障的不确定网络切换模糊系统,在控制器增益存在摄动的情况下,研究系统的非脆弱H∞容错控制问题,给出系统切换律设计方法,进而使执行器失效的系统在所设计的切换律下是指数稳定的。最后通过MATLAB数值仿真验证设计方法的有效性。
苏学茹[6]（2020）在《时滞系统的容错控制与滤波》文中认为时滞是导致系统不稳定的一个主要因素,从而成为控制理论界广泛关注和近年来研究的热点之一。中立型系统是一类广泛存在于工程实践中时滞系统。例如:飞机的引擎系统、船的稳定性、传输线路问题、化工过程中的双级溶解槽等领域。因为实际工程时常伴随时滞现象和不确定性且系统也会有执行器或者传感器出现故障的情况,为了保证系统的稳定性,需要设计不同的控制器和滤波器。对于时滞系统和中立型系统国内外主要研究单状态时滞系统,对于多状态中立型系统的研究较少。所以本文研究多状态时滞系统的容错控制和中立型时滞系统的控制与滤波是非常有意义的。本文主要针对多状态时滞系统的容错控制和中立型时滞系统的保性能控制与滤波的问题主要从以下几个方面进行:（1）针对基于输出反馈H∞容错控制器的多状态时滞不确定性控制系统和多状态时滞不确定性中立型控制系统,利用Lyapunov-Krasovskii泛函、Schur补引理、矩阵不等式及线性矩阵不等式（LMI）方法,在执行器发生故障的情况下,设计输出反馈鲁棒H∞容错控制器,使得不确定性多时滞系统对所有允许的不确定性是鲁棒渐近稳定的,并得到了H∞性能?。（2）针对基于输出反馈H∞容错控制器的分布时变单时滞不确定性控制系统和分布时变多状态时滞不确定性控制系统,利用Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式（LMI）和自由权矩阵的方法。在执行器发生故障的情况下,研究系统的鲁棒容错H∞控制问题。设计鲁棒输出反馈H∞容错控制器,使得分布时变时滞系统是鲁棒渐近稳定的,并满足H∞性能指标。（3）针对基于状态反馈非脆弱H∞保性能控制器的多状态时滞不确定中立型控制系统和基于输出反馈非脆弱H∞保性能控制器的多状态时滞不确定中立型控制系统,结合一个二次型性能指标,利用线性矩阵不等式方法、Schur补引理和Lyapunov-Krasovskii泛函研究了非脆弱H∞保性能控制器的设计问题,使得中立型闭环系统的渐近稳定且具有∞范数界?的充分条件,同时给出了基于非脆弱H∞保性能控制率。（4）针对一类具有非线性无穷分布时滞和离散时滞的参数不确定中立型系统的H∞滤波器设计问题,利用线性矩阵不等式、柯西不等式、Schur补引理和Lyapunov-Krasovskii泛函研究一种新型的鲁棒H∞滤波器的设计问题,使得带有时变且范数有界的参数不确定性的滤波误差系统渐近稳定并满足给定的H∞性能指标。
孙超[7]（2018）在《变时滞T-S模糊系统故障估计问题研究》文中指出随着现代科学技术水平的提高,控制系统的自动化规模和复杂程度也迅速增长。人们对现代化生产系统运行可靠性和安全性越来越高的要求是故障诊断技术产生并迅速发展的原因。在实际工程实践中,如果系统一旦发生故障,那么它带来的经济损失是难以估量的,而故障估计可以及时并准确地对系统故障大小和形状进行有效描述,因此通过故障估计来进一步地为故障诊断提供定量的故障信息就显得尤为重要。另外一方面,由于T-S模糊模型能够以任意精度逼近非线性系统,近些年来基于T-S模型对非线性系统故障估计问题进行分析和综合的研究得到了广泛的关注,但是由于故障估计本身定量分析难度大,技术方法匮乏,同时系统还会受到诸如时滞现象,外界扰动以及系统不确定性因素的影响,使得故障估计器的设计仍有许多的问题尚待进一步解决。比如,对于带有区间时变时滞、随机时滞、模态依赖时滞等约束条件的T-S模糊系统而言,在外界扰动存在的情况下,仍然缺乏对系统故障进行有效估计的鲁棒故障估计方法。本文在已有工作的基础上,对几种不同类型的时滞T-S模糊系统的故障估计问题进行了研究。采取迭代形式的观测器设计方法,解决了一类区间状态时滞T-S模糊系统的鲁棒故障估计及容错控制问题。同时,对于前件变量不可测的一类随机状态时滞T-S模糊系统,基于迭代和自适应的方法研究了执行器故障观测器及输出反馈容错控制器的设计问题。针对一类带有时变状态时滞的T-S模糊系统,给出了新的保守性降低的鲁棒故障估计方法。对一类广义状态时滞T-S模糊系统,提出了能够保证系统容许性且可以对执行器故障进行估计的鲁棒故障观测器设计方法。针对具有模态依赖状态时滞的模糊马尔可夫跳变系统,设计了针对执行器故障进行估计的鲁棒自适应估计方法。文中的一些结论被应用到推车倒立摆模型,卡车拖车系统模型以及单键机械臂模型的故障估计问题中,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。本文的主要内容如下:1、基于迭代学习及时滞区间分解方法,对一类受到外部扰动影响的区间状态时滞T-S模糊系统的故障估计和容错控制问题进行研究。首先利用改进的时滞区间分解方法,设计了一种新的迭代故障估计观测器来实现对系统执行器故障的估计。其次,根据在线所得的故障估计信息,通过设计模糊动态输出反馈控制器来补偿执行器故障对系统性能的影响,在保证闭环系统渐近稳定的同时可以满足给定的H∞性能指标。而且,所有得到的故障估计观测器及容错控制器的存在条件均由线性矩阵不等式的形式给出且具有更低的保守性。最后通过数值例子比较及仿真说明了方法的优越性和有效性。2、在规则前件变量不可测的情况下,研究了一类带有随机状态时滞T-S模糊系统的两种不同鲁棒故障估计方法以及容错控制问题。首先通过将不可测前件变量和执行器故障视为系统扰动信号,提出了基于迭代方法和自适应方法的两种不同鲁棒故障估计观测器的设计方案并给出观测器存在线性矩阵不等式形式的充分条件。其次,利用不确定系统方法,设计了前件变量不可测的随机时滞输出反馈容错控制器对执行器故障产生的影响进行在线补偿,使得闭环系统渐近稳定的同时可以满足给定的H∞性能指标。最后,利用仿真例子说明了方法的有效性。3、针对一类具有时变状态时滞T-S模糊非线性系统的鲁棒故障估计问题进行研究。在考虑H∞性能指标的情况下,通过构建模糊增广误差系统来设计故障估计观测器以提高对系统执行器和传感器故障的同时快速估计。基于李雅普诺夫函数法和改进的自由权矩阵方法,所设计的故障估计观测器能够很好地描述系统故障的大小和形状,同时通过线性矩阵不等式给出了此类故障观测器能够存在且保守性降低的充分条件。最后,通过三个例子说明了给出方法的有效性。4、研究了一类具有广义区间状态时滞T-S模糊系统的鲁棒故障估计问题。首先,基于改进的时滞区间分解方法,对具有区间时滞和线性分式不确定性的广义模糊系统的容许性进行分析,给出系统正则,无脉冲且稳定的判定条件。其次,通过将系统故障视为辅助的扰动向量并构建适当的模糊增广系统,得到了能够保证误差动态系统容许性且同时对系统执行器故障和传感器故障进行估计的故障观测器线性矩阵不等式形式的存在准则。最后,通过数值例子和仿真实例验证了提出方法的优越性和有效性。5、针对一类具有模态依赖状态时滞及范数有界扰动的T-S模糊马尔可夫跳变系统的执行器故障估计问题进行研究。基于给出的快速自适应估计算法,通过构建含有两种不同马尔可夫随机过程的李雅普诺夫函数,给出了改进的模态依赖故障估计器的存在准则。该准则使得误差动态系统在满足给定的H∞性能指标的情况下能够随机稳定,并且同时降低了设计过程的保守性。最后,给出两个数值例子的仿真说明了方法的有效性。最后对全文所做的工作进行了总结,并指明了下一步研究的方向。
潘旭[8]（2017）在《一类时滞系统的容错控制及其在四旋翼飞行器中的应用》文中进行了进一步梳理随着现代企业生产技术发展和控制技术的提高,设备的自动化程度越来越高,控制系统的组成也越来越复杂,尤其是在安全性要求极高的飞控系统中,容易发生不同形式的故障,这就对控制系统的性能提出了更高的要求。容错控制正是在这样的背景与需求下,得到快速发展,并在近年来成为了一大研究热点。另一方面,在复杂容错控制系统中,往往存在时滞和参数不确定性等影响系统鲁棒性和动态性能的非线性因素,为此,近年来许多学者对时滞不确定性系统的容错控制进行了研究。本文以运动捕捉系统中的四旋翼飞行器为应用对象,深入研究了一类时滞系统的容错控制方法,全文主要完成了以下工作:首先,介绍了本文的研究背景和意义,综述了时滞系统的故障诊断和容错控制技术发展现状,分析并建立了四旋翼飞行器的动力学模型,简要阐述了整套四旋翼飞行器运动捕捉系统的组成和使用方法。其次,针对一类具有执行器故障的时变时滞不确定系统,在执行器故障信息无法获知的情况下,提出了一种基于积分滑模的被动容错控制方法。首先基于Finsler引理给出了系统滑动模态渐近稳定的一个充分条件,然后采用等效控制设计方法给出了滑模容错控制器,使得时滞闭环不确定系统在发生执行器故障的情况下,依然能够保持稳定,并具有良好的控制性能。再次,针对一类具有时变时滞和参数不确定性的执行器故障系统提出了一种基于滑模观测器的主动容错控制方法。在传统的滑模观测器设计基础上加上时滞补偿项,并且对误差系统给出了一种时滞依赖的稳定条件。在获取故障估计信息的基础上,设计了一种基于自适应滑模的主动容错控制律,在保证系统鲁棒性的同时改善了系统的容错性能,提高了系统的可靠性。然后,进一步考虑时滞系统容错控制的动态性能以及控制器设计的优化,提出了一种基于最优控制的改进鲁棒容错控制方法。对于系统建模不确定性,利用线性矩阵不等式原理给出了理想滑动模态渐近稳定的一个充分条件。在容错控制律设计过程中,参考最优控制思想,采用二次型最优性能指标,从而使得闭环系统的控制律最优,进一步优化了容错控制器的设计。最后,利用四旋翼飞行器运动捕捉仿真系统对文章所提容错算法分别进行了仿真实验,得出了详细的实验曲线,分析并说明了所提算法的有效性和可行性。
康莉莎[9]（2013）在《多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制》文中提出网络化控制系统（networked control system, NCS）是通过共享网络把系统的各元件连接起来形成的闭环反馈控制系统。网络的引入,受带宽限制使得数据在传输过程中出现了时延和丢包,加之实际NCS中无法避免的各种不确定性及故障诱发因素,不仅会降低系统的性能,甚至会使其失稳。因此,通过对NCS进行容错设计,提高其安全和可靠性就显得尤为重要。目前针对存在时延和丢包的NCS容错控制的研究已取得了一些成果,但仍以线性对象和基本容错性能为主,且多采用状态反馈控制策略。基于此,本文针对具有时变时延和丢包的非线性NCS,考虑参数不确定性的影响,对容错设计引入区域极点下的α-稳定、H∞及H2等多个控制目标约束,在可能的执行器或传感器发生失效故障情形下,分别从减少结论保守性和降低计算复杂度出发,较为系统的进行了鲁棒满意容错控制研究,具体内容如下：1)基于状态反馈的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制研究针对不确定非线性NCS,将其建模为具有状态区间时变时延的T-S模糊系统,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有α-稳定的不确定非线性NCS鲁棒容错、鲁棒H∞容错、鲁棒广义H2/H∞容错判别准则,并通过相应的变换以求解LMIs的方法给出了相应控制器的优化设计方法。2)基于状态观测器的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制研究针对不确定非线性NCS,将其建模为具有分段状态与输出区间时变时延的T-S模糊系统,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了确保闭环系统在执行器或传感器发生失效故障时具有α-稳定的不确定非线性NCS鲁棒容错、鲁棒H∞容错、鲁棒广义H2/H∞巩容错判别准则,并通过相应的变换以求解LMIs的方法给出了相应控制器优化设计方法。3)结论保守性及计算复杂度分析对于上述研究结论,采用相应算例对所有结果进行仿真验证,结果表明文中所述方法是正确可行的。由于模型中考虑了时延各种信息,证明过程中采用改进的Jensen不等式,且未引入其它自由权矩阵,因此在减少结论保守性的同时降低了计算复杂度,使得控制器求解空间变大,设计更加便利。为不确定非线性NCS的安全设计在一定范围内提供了理论依据。
王君[10]（2013）在《非线性NCS的鲁棒容错控制研究》文中研究说明由于NCS较传统点对点连接的控制系统,在规模、结构等方面更加庞大、复杂,各种不确定性和故障诱发因素也更多,一旦发生故障就有可能造成人员和财产的巨大损失,因此通过容错设计使NCS具有较高的安全可靠性,已经受到了广泛的关注。本文针对研究之初NCS容错控制成果中,受控对象以线性为主,控制策略大多采用状态反馈,结论主要为保守性较大的时滞不依赖的完整性设计等问题,研究了同时存在时变时延和丢包的不确定非线性NCS （NNCS）的鲁棒容错控制问题。总体概略如下：1)针对同时存在时变时延和丢包的不确定NNCS,将丢包看做是一种特殊的时延,基于T-S模糊模型,在可能的执行器或传感器失效故障下,考虑状态变量可测时和不可测时2种情况,分别采用状态反馈和基于状态观测器的动态输出反馈控制策略,建立了不确定闭环故障NNCS的模型。特别是基于状态观测器的动态输出反馈控制的建模中,时延采用了更符合工程实际的分段处理方法,并分别考虑了分段时延的上下界,为后续少保守性结论的获得奠定了基础。2)采用状态反馈控制策略,以时滞依赖的方法,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,综合应用自由权矩阵、积分不等式、交叉项界定、线性矩阵不等式等方法和技术,研究了不确定NNCS对执行器或传感器失效故障的鲁棒容错控制问题,得到了使不确定NNCS具有鲁棒完整性、鲁棒H。完整性、鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错等少保守性的时滞依赖充分条件和控制器的优化设计方法,并对所得结论进行了有效性仿真验证和保守性比较研究。由于结论中包括了有关时延属性的所有信息,尤其是时延下界τm的引入,使得结论的保守性得以减少。另外,在分析中未进行模型变换,也未放大任何项和忽略有用项,而是借助Newton-Leibniz公式和积分不等式引入了较多自由权矩阵,使得求解的自由度变大,保守性也进一步减少。3)采用基于状态观测器的动态输出反馈控制策略,首先应用类似前述状态反馈控制的研究方法,研究了不确定NNCS对执行器失效故障具有鲁棒完整性及鲁棒H∞完整性的容错控制问题。其次,考虑采用动态输出控制策略后对时延的分段处理,前述方法因过多自由权矩阵的引入会产生大量的决策变量导致计算更加复杂,进而在研究鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错控制问题时,仅通过改进的Jensen不等式对交叉项进行了处理,并引入了时延信息的中间量α1和α2以适当降低矩阵维数。由于未通过Newton-Leibniz公式引入任何自由权矩阵,明显减少了由此带来的过多决策变量所引起的计算负担,以及过多决策变量优化而可能产生的保守性。通过上述研究,得到了使不确定NNCS具有鲁棒完整性、鲁棒H∞完整性、鲁棒保性能及鲁棒H∞保性能容错等少保守性的时滞依赖充分条件和控制器优化的设计方法,并对所得结论进行了有效性的仿真验证。文中,还就保守性及计算复杂度对2种方法进行了比较研究,结果表明后一方法在减少结论保守性和降低计算复杂度上更具优势,进而昭示出对提高不确定NNCS容错满意度的益处。4)借助于兰州理工大学先进控制实验室的PCS平台,基于OPC等技术成功开发了虚拟NCS试验平台,并在此平台上对所有理论成果进行了工程可用性实验研究。结果表明构建的虚拟NCS试验平台运行可靠,所有理论结果正确、有效。由于该平台的灵活性,为复杂NCS的时延研究提供了便利。总之,本文针对不确定NNCS所提出的一系列少保守性、高满意度、低复杂度的鲁棒容错控制器的设计方法,将成为提高NCS安全可靠性的重要途径。尤其是针对实际工程上状态变量可能不易全部获得的情形,将状态观测器、控制器、网络属性、故障等统一在T-S模糊模型框架下,进行的鲁棒容错控制研究,为NNCS的被动容错控制率先探求了行之有效的方法。
二、对一类不确定时滞线性系统的鲁棒容错控制研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对一类不确定时滞线性系统的鲁棒容错控制研究（论文提纲范文）
（1）预见控制理论在容错控制中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写和符号清单 |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 预见控制的文献综述 |
| 2.1.1 预见控制的研究背景 |
| 2.1.2 预见控制的研究方法 |
| 2.1.3 预见控制的研究现状 |
| 2.2 容错控制的研究综述 |
| 2.2.1 容错控制的研究背景 |
| 2.2.2 故障分类 |
| 2.2.3 容错控制的研究方法 |
| 2.2.4 容错控制的研究现状 |
| 2.3 滑模控制的研究综述 |
| 2.3.1 滑模控制的研究背景 |
| 2.3.2 滑模控制的研究方法 |
| 2.3.3 滑模控制的研究现状 |
| 3 一类连续时间线性系统的容错预见控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 容错预见控制器的设计 |
| 3.4 控制器存在的条件 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 一类离散时间线性系统的容错预见控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 增广系统的构造和时滞变换 |
| 4.4 控制器的存在条件 |
| 4.5 数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 一类连续时间广义系统的容错预见控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 脉冲消除和受限等价变换 |
| 5.4 增广系统的构造 |
| 5.5 控制器存在的条件 |
| 5.6 数值仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 一类离散时间广义系统的容错预见控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 受限等价变换 |
| 6.4 增广系统构造和时滞变换 |
| 6.5 控制器的存在条件 |
| 6.6 数值仿真 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 一类连续时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 问题描述 |
| 7.3 预见滑模面的设计 |
| 7.4 滑模容错预见控制器的设计 |
| 7.5 数值仿真 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 一类离散时间线性系统的滑模容错预见控制 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 问题描述 |
| 8.3 预见滑模面的设计 |
| 8.4 滑模容错控制器的设计 |
| 8.5 状态观测器的设计 |
| 8.6 数值仿真 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况和发展趋势 |
| 1.2.1 测量丢失和时滞的研究现状 |
| 1.2.2 通信协议的研究现状 |
| 1.2.3 容错控制问题的研究现状 |
| 1.2.4 网络攻击问题的研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 课题来源及研究内容 |
| 第2章 具有测量丢失与混合时滞的网络化系统鲁棒滑模控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 滑动模态分析 |
| 2.3.1 滑模面设计 |
| 2.3.2 鲁棒渐近稳定性 |
| 2.4 可达性分析 |
| 2.4.1 滑模控制律设计 |
| 2.4.2 可达性判别依据 |
| 2.4.3 等式约束求解设计 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 随机通信协议下网络化系统鲁棒H_∞滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 滑模面可达性分析 |
| 3.3.1 滑模面设计 |
| 3.3.2 协议依赖滑模控制律设计 |
| 3.3.3 可达性判别依据 |
| 3.4 随机稳定性分析 |
| 3.4.1 随机稳定性判别依据 |
| 3.4.2 增益矩阵求解设计 |
| 3.5 数值算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 具有输入非线性的网络化系统滑模容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 观测器设计及误差性能分析 |
| 4.3.1 观测器设计 |
| 4.3.2 滑模面设计 |
| 4.3.3 误差性能分析 |
| 4.3.4 观测增益矩阵求解设计 |
| 4.4 系统性能分析 |
| 4.4.1 滑模面设计 |
| 4.4.2 滑动模态性能分析 |
| 4.4.3 增益矩阵求解算法设计 |
| 4.5 自适应滑模控制器设计 |
| 4.6 数值算例 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 事件触发机制下具有网络攻击的网络化系统鲁棒自适应滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统模型描述 |
| 5.2.2 事件触发机制 |
| 5.2.3 网络攻击描述 |
| 5.3 观测器设计 |
| 5.4 系统保安全性能分析 |
| 5.4.1 均方“(?)-安全”性能分析 |
| 5.4.2 增益矩阵求解设计 |
| 5.5 自适应滑模控制器设计 |
| 5.6 数值算例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 风力发电系统的最大功率点滑模跟踪控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风力发电系统基本结构与模型建立 |
| 6.2.1 风力机数学模型 |
| 6.2.2 传动系统数学模型 |
| 6.3 额定风速下制动转矩T_(em)滑模控制 |
| 6.3.1 滑模观测器设计 |
| 6.3.2 滑模面设计 |
| 6.3.3 误差性能分析 |
| 6.3.4 制动转矩滑模容错控制设计 |
| 6.4 实验分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 复杂不确定动态系统 |
| 1.2.2 不确定性 |
| 1.2.3 滑模控制 |
| 1.3 尚待解决的问题以及有待提升的方法 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 1.4.1 针对执行器故障的系统估计与控制 |
| 1.4.2 针对完整性攻击的系统估计与控制 |
| 1.4.3 针对非周期信号的系统估计与控制 |
| 第2章 执行器故障偏差未知下连续时间非线性动态系统的估计与滑模控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统描述 |
| 2.2.1 控制系统与执行器故障建模 |
| 2.2.2 滑模观测器 |
| 2.3 滑模观测器设计 |
| 2.4 积分型滑模控制器设计 |
| 2.4.1 滑模运动稳定性分析 |
| 2.4.2 滑模面可达性分析 |
| 2.5 仿真算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 执行器故障因子未知下离散时间非线性动态系统的自适应滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 自适应滑模控制器设计 |
| 3.3.1 滑模运动稳定性分析 |
| 3.3.2 滑模可达性分析 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 完整性攻击下离散时间线性动态系统的安全状态估计与自触发控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 信息物理系统模型描述 |
| 4.2.2 关于传感器和执行器攻击的描述 |
| 4.2.3 估计器和控制器 |
| 4.3 传感器孤立攻击情形下状态估计 |
| 4.3.1 时间驱动控制器设计 |
| 4.3.2 自触发控制器设计 |
| 4.4 传感器和执行器联合攻击情形下状态估计 |
| 4.5 执行器孤立攻击情形下状态估计 |
| 4.6 仿真验证 |
| 4.6.1 仿真示例1 |
| 4.6.2 仿真示例2 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 非完整量化下连续时间非线性动态随机系统的估计与滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 非完整量化的建模 |
| 5.2.3 Luenberger观测器 |
| 5.3 控制器设计和稳定性分析 |
| 5.3.1 滑模变量与滑模控制律设计 |
| 5.3.2 可达性与稳定性分析 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 非周期性事件下连续时间非线性动态随机系统的估计与滑模控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 采样器和事件触发器 |
| 6.2.3 状态观测器 |
| 6.3 单回路网络化系统的事件触发滑模控制 |
| 6.3.1 滑模控制器设计 |
| 6.3.2 闭环系统的稳定性分析 |
| 6.3.3 滑模运动的可达性 |
| 6.3.4 仿真算例 |
| 6.4 多回路网络化系统的事件触发滑模控制 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 主要构想 |
| 6.4.3 观测器与滑模控制器设计 |
| 6.4.4 仿真算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 仿真示例中部分参数 |
| A.1 第4.6.1节 仿真示例中使用的参数 |
| A.2 第4.6.2节 仿真示例中使用的参数 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 容错控制 |
| 1.2.1 容错控制理论的发展概述 |
| 1.2.2 容错控制方法 |
| 1.3 鲁棒容错控制 |
| 1.3.1 鲁棒容错控制的发展概述 |
| 1.3.2 鲁棒H_(?)容错控制 |
| 1.4 模糊控制理论 |
| 1.4.1 模糊控制理论的研究现状 |
| 1.4.2 模糊控制器的结构 |
| 1.4.3 常用的几种模糊控制器 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 预备知识和主要引理 |
| 2.1 李雅普诺夫稳定性理论 |
| 2.2 线性矩阵不等式理论 |
| 2.2.1 线性矩阵不等式的定义 |
| 2.2.2 线性矩阵不等式的发展史 |
| 2.2.3 可转化为线性矩阵不等式的问题 |
| 2.3 本文主要的引理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于不确定T-S模糊时滞系统的容错控制 |
| 3.1 系统描述 |
| 3.2 主要结果 |
| 3.3 数值仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于不确定T-S模糊模型双时滞系统的容错控制 |
| 4.1 系统描述 |
| 4.2 主要结果 |
| 4.3 数值仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于不确定T-S模糊模型时变时滞系统的容错控制 |
| 5.1 系统描述 |
| 5.2 主要结果 |
| 5.3 数值仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 致谢 |
（5）网络切换模糊控制系统的镇定设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 切换模糊系统的概述 |
| 1.1.1 切换系统概念 |
| 1.1.2 模糊系统的发展状况 |
| 1.1.3 切换模糊系统的研究进展 |
| 1.2 网络切换模糊系统概述 |
| 1.2.1 网络系统介绍 |
| 1.2.2 网络切换模糊系统的研究现状 |
| 1.3 论文主要工作与章节安排 |
| 第2章 不确定网络切换模糊系统的非脆弱控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 主要研究成果 |
| 2.2.1 非脆弱系统描述 |
| 2.2.2 非脆弱状态反馈控制器与切换律设计 |
| 2.3 仿真例子 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 不确定网络切换模糊时滞系统的鲁棒控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不确定网络切换模糊时滞系统的非脆弱控制 |
| 3.2.1 时滞系统描述 |
| 3.2.2 切换律设计及稳定性分析 |
| 3.2.3 仿真例子 |
| 3.3 基于观测器的不确定网络切换模糊时滞系统鲁棒控制 |
| 3.3.1 状态不可测的系统描述 |
| 3.3.2 基于观测器的反馈控制器及切换律设计 |
| 3.3.3 仿真例子 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不确定网络切换模糊时滞系统的非脆弱H_∞控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 主要研究结果 |
| 4.2.1 系统描述 |
| 4.2.2 系统指数稳定及H_∞性能分析 |
| 4.2.3 范数有界不确定性问题 |
| 4.2.4 非脆弱控制器的设计 |
| 4.3 仿真例子 |
| 4.3.1 结果仿真 |
| 4.3.2 对比仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 不确定网络切换模糊系统的非脆弱H_∞容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 容错控制镇定设计 |
| 5.2.1 系统描述 |
| 5.2.2 系统指数稳定及容错控制器设计 |
| 5.2.3 范数有界不确定性问题 |
| 5.2.4 非脆弱控制器的设计 |
| 5.3 仿真例子 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 研究生期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）时滞系统的容错控制与滤波（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 容错控制的发展历程 |
| 1.2 保性能控制的发展历程 |
| 1.3 滤波的发展历程 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 预备知识 |
| 第3章 多状态时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 3.1 基于有记忆输出反馈的鲁棒H_∞容错控制 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 系统的描述 |
| 3.1.3 鲁棒H_∞性能分析 |
| 3.1.4 鲁棒H_∞控制器的设计 |
| 3.1.5 数值仿真 |
| 3.1.6 小结 |
| 3.2 基于输出反馈中立型系统的鲁棒H_∞容错控制 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 系统的描述 |
| 3.2.3 鲁棒H_∞容错控制性能分析 |
| 3.2.4 鲁棒H_∞容错控制器的设计 |
| 3.2.5 数值仿真 |
| 3.2.6 小结 |
| 第4章 一类具有分布时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 4.1 时变时滞不确定系统的鲁棒H_∞容错控制 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 系统的描述 |
| 4.1.3 系统H_∞性能分析 |
| 4.1.4 鲁棒H_∞控制器的设计 |
| 4.1.5 数值仿真 |
| 4.1.6 小结 |
| 4.2 多状态时变时滞不确定系统的鲁棒容错控制 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 系统的描述 |
| 4.2.3 鲁棒H_∞性能分析 |
| 4.2.4 鲁棒H_∞控制器的设计 |
| 4.2.5 数值仿真 |
| 4.2.6 小结 |
| 第五章 多状态时变时滞的中立型系统的非脆弱保性能控制 |
| 5.1 基于状态反馈的中立型系统的非脆弱H_∞保性能控制 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 系统的描述 |
| 5.1.3 系统的性能分析 |
| 5.1.4 非脆弱保性能H_∞控制器的设计 |
| 5.1.5 数值仿真 |
| 5.1.6 小结 |
| 5.2 基于输出反馈中立型系统的非脆弱H_∞保性能控制 |
| 5.2.1 引言 |
| 5.2.2 系统的描述 |
| 5.2.3 系统的性能分析 |
| 5.2.4 非脆弱保性能H_∞控制器的设计 |
| 5.2.5 数值仿真 |
| 5.2.6 小结 |
| 第6章 具有无穷分布时滞的不确定中立型系统的鲁棒滤波器的设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统的描述 |
| 6.3 H_∞性能分析 |
| 6.4 H_∞滤波器设计 |
| 6.5 数值仿真 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表/完成的论文 |
| 致谢 |
（7）变时滞T-S模糊系统故障估计问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 时滞T-S模糊系统概述 |
| 1.2.1 模糊理论的发展及应用 |
| 1.2.2 时滞T-S模糊系统的简单介绍 |
| 1.2.3 时滞系统的研究意义及方法 |
| 1.3 故障诊断概述 |
| 1.3.1 故障诊断的基本概念 |
| 1.3.2 故障诊断的方法分类 |
| 1.3.3 故障估计方法及研究现状 |
| 1.4 时滞T-S模糊系统故障估计的研究现状 |
| 1.4.1 T-S模糊系统的故障估计 |
| 1.4.2 时滞T-S模糊系统的故障估计 |
| 1.5 预备知识 |
| 1.5.1 一些引理 |
| 1.5.2 本文使用的符号 |
| 1.6 本文的主要工作和结构 |
| 第二章 基于迭代方法的区间时滞T-S模糊系统故障估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 迭代故障估计观测器设计 |
| 2.4 动态输出反馈容错控制器设计 |
| 2.5 算例仿真 |
| 2.5.1 数值比较 |
| 2.5.2 仿真实例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 前件变量未知的随机时滞T-S模糊系统故障估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 前件变量不可测的模糊时滞系统故障观测器设计 |
| 3.3.1 基于自适应方法的故障观测器设计 |
| 3.3.2 基于迭代方法的故障观测器设计 |
| 3.4 前件变量不可测的容错控制器设计 |
| 3.5 仿真实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于增广系统方法的时变时滞TS模糊系统故障估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 构建误差增广系统 |
| 4.4 鲁棒故障观测器设计 |
| 4.5 仿真算例 |
| 4.5.1 数值例子 |
| 4.5.2 推车倒立摆的故障估计问题 |
| 4.5.3 卡车拖车系统的故障估计问题 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于区间分解方法的广义时滞TS模糊系统故障估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 广义时滞T-S模糊系统容许性分析 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 改进的容许性判定条件 |
| 5.2.3 鲁棒控制器设计 |
| 5.2.4 数值比较 |
| 5.2.5 仿真实例 |
| 5.3 广义时滞T-S模糊系统故障观测器设计 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 故障观测器设计 |
| 5.3.3 仿真实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于自适应方法的模态依赖时滞T-S模糊系统故障估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 自适应故障观测器设计 |
| 6.3.1 稳定性及H_∞性能分析 |
| 6.3.2 模态依赖时滞模糊故障估计观测器设计 |
| 6.4 算例仿真 |
| 6.4.1 数值例子 |
| 6.4.2 单连杆机器人手臂模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所做的主要工作 |
| 作者简介 |
（8）一类时滞系统的容错控制及其在四旋翼飞行器中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 时滞系统稳定性分析及其控制方法研究现状 |
| 1.3 故障诊断及容错控制简述及其研究现状 |
| 1.3.1 故障分类及故障诊断简述 |
| 1.3.2 容错控制方法简述 |
| 1.3.3 时滞系统故障诊断及容错控制研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容与章节安排 |
| 第二章 四旋翼直升机建模与半物理仿真平台简介 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四旋翼飞行器结构组成及其飞行原理 |
| 2.3 四旋翼飞行器数学建模 |
| 2.3.1 执行器动态建模 |
| 2.3.2 各通道建模 |
| 2.3.3 故障建模 |
| 2.4 四旋翼飞行器运动捕捉系统仿真平台介绍 |
| 2.4.1 运动捕捉系统仿真平台介绍 |
| 2.4.2 基于MATLAB GUI的四旋翼飞行器人机交互仿真软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于积分滑模的不确定时变时滞系统的被动容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关引理及基本知识介绍 |
| 3.2.1 系统描述和相关引理介绍 |
| 3.2.2 滑模控制设计方法介绍 |
| 3.3 滑模容错控制器设计 |
| 3.3.1 积分滑模面的设计及滑动模态稳定性分析 |
| 3.3.2 滑模容错控制律设计 |
| 3.4 实验仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于滑模观测器的时滞系统的主动容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统描述和相关引理介绍 |
| 4.3 执行器故障诊断算法设计 |
| 4.3.1 滑模观测器设计 |
| 4.3.2 故障估计 |
| 4.4 滑模容错控制算法设计 |
| 4.4.1 滑模面设计及其标准滑动模态分析 |
| 4.4.2 容错控制律设计 |
| 4.5 实验仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于最优控制的时滞不确定系统的改进鲁棒容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关引理及基本知识介绍 |
| 5.2.1 系统描述和相关引理介绍 |
| 5.2.2 最优控制技术简介 |
| 5.3 最优滑模容错控制器设计 |
| 5.3.1 标称系统的最优滑模设计 |
| 5.3.2 最优滑模容错控制器设计 |
| 5.4 实验仿真结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的目的和意义 |
| 1.2 网络化控制系统综述 |
| 1.2.1 NCS的基本结构及问题 |
| 1.2.2 NCS主要研究内容 |
| 1.2.3 时滞系统保守性研究 |
| 1.3 容错控制综述 |
| 1.3.1 被动容错控制研究现状 |
| 1.3.2 满意容错控制研究现状 |
| 1.4 NCS被动容错控制研究现状与分析 |
| 1.5 本文主要研究内容及结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 不确定非线性闭环故障NCS描述及准备知识 |
| 2.1 不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.1.1 基于状态反馈的不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.1.2 基于状态观测器的不确定非线性NCS描述及闭环故障系统建模 |
| 2.2 相关准备知识 |
| 2.2.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.2.2 LMI相关知识 |
| 2.2.3 常见系统性能指标 |
| 2.2.4 其它相关引理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 状态反馈多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒容错设计 |
| 3.2.1 执行器失效故障情形 |
| 3.2.2 传感器失效故障情形 |
| 3.2.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.3 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒H_∞容错设计 |
| 3.3.1 执行器失效故障情形 |
| 3.3.2 传感器失效故障情形 |
| 3.3.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.4 基于状态反馈的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒广义H_2/H_∞容错设计 |
| 3.4.1 执行器失效故障情形 |
| 3.4.2 传感器失效故障情形 |
| 3.4.3 仿真算例及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于状态观测器的多目标约束不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制. |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒容错设计 |
| 4.2.1 执行器失效故障情形 |
| 4.2.2 传感器失效故障情形 |
| 4.2.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.3 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒H_∞容错设计 |
| 4.3.1 执行器失效故障情形 |
| 4.3.2 传感器失效故障情形 |
| 4.3.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.4 基于状态观测器的α-稳定不确定非线性NCS鲁棒广义H_2/H_∞容错设计 |
| 4.4.1 执行器失效故障情形 |
| 4.4.2 传感器失效故障情形 |
| 4.4.3 仿真算例及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 |
（10）非线性NCS的鲁棒容错控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和研究意义 |
| 1.2 国内外NCS容错控制研究现状 |
| 1.2.1 NCS的主要研究内容及现状 |
| 1.2.2 NCS容错控制研究成果概述及存在的问题 |
| 1.2.2.1 容错控制概述 |
| 1.2.2.2 基于状态反馈的NCS容错控制研究 |
| 1.2.2.3 基于输出反馈的NCS容错控制研究 |
| 1.2.2.4 NCS被动容错控制研究存在的问题 |
| 1.3 时延系统减少保守性的方法与启示 |
| 1.3.1 时延系统减少保守性的方法 |
| 1.3.2 时延系统减少保守性方法中应用中存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 不确定闭环故障NNCS模型的建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 不确定NNCS受控对象及故障的数学描述 |
| 2.2.1 T-S模糊模型 |
| 2.2.2 不确定NNCS受控对象的数学描述 |
| 2.2.3 系统执行器或传感器故障的数学描述 |
| 2.3 基于状态反馈控制的不确定闭环故障系统建模 |
| 2.3.1 基于状态反馈的网络时延和丢包分析 |
| 2.3.2 不确定闭环故障NNCS建模 |
| 2.4 基于状态观测器的不确定闭环故障系统建模 |
| 2.4.1 基于状态观测器的网络时延和丢包分析 |
| 2.4.2 不确定闭环故障NNCS建模 |
| 2.5 文中所用到的定义及相关引理 |
| 2.5.1 相关定义 |
| 2.5.1.1 Lyapunov稳定性理论 |
| 2.5.1.2 LMI定义 |
| 2.5.1.3 鲁棒控制 |
| 2.5.1.4 H_∞设计 |
| 2.5.1.5 保性能控制 |
| 2.5.2 证明中的相关引理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于状态反馈的NNCS鲁棒容错控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不确定NNCS鲁棒完整性设计 |
| 3.2.1 执行器失效故障下的鲁棒完整性设计 |
| 3.2.2 传感器失效故障下的鲁棒完整性设计 |
| 3.2.3 仿真实例及结果分析 |
| 3.3 不确定NNCS鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.1 执行器失效故障下的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.2 传感器失效故障下的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 3.3.3 扰动抑制率γ的优化 |
| 3.3.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.4 不确定NNCS鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.1 执行器失效故障下的鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.2 传感器失效故障下的鲁棒保性能容错设计 |
| 3.4.3 动态性能指标J的优化 |
| 3.4.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.5 不确定NNCS鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.1 执行器失效故障下的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.2 传感器失效故障下的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 3.5.3 性能指标的优化 |
| 3.5.4 仿真实例及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于状态观测器的NNCS鲁棒容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 不确定NNCS鲁棒完整性设计 |
| 4.2.1 基于状态观测器的鲁棒完整性理论分析 |
| 4.2.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.3 基于状态观测器的鲁棒H_∞完整性设计 |
| 4.3.1 不确定NNCS鲁棒H_∞完整性理论分析 |
| 4.3.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.4 基于状态观测器的鲁棒保性能容错设计 |
| 4.4.1 不确定NNCS鲁棒保性能容错理论分析 |
| 4.4.2 仿真实例及结果分析 |
| 4.5 基于状态观测器的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 4.5.1 不确定NNCS的鲁棒H_∞保性能容错设计 |
| 4.5.2 扰动抑制率γ的优化 |
| 4.5.3 性能指标函数J的优化 |
| 4.5.4 仿真实例及结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 不确定NNCS实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 网络带宽受限下不确定闭环故障NCS的搭建 |
| 5.2.1 NCS实验平台组建的方案论证 |
| 5.2.1.1 虚拟NCS试验平台总体构架 |
| 5.2.1.2 虚拟NCS试验平台方案选择 |
| 5.2.2 NCS实验平台组态及测试 |
| 5.2.2.1 NCS实验平台组态 |
| 5.2.2.2 NCS实验平台测试 |
| 5.2.2.3 虚拟NCS平台延时及丢包的实现与分析 |
| 5.3 基于状态反馈的不确定NNCS鲁棒容错控制实验研究 |
| 5.3.1 基于状态反馈的不确定NNCS的系统构建 |
| 5.3.2 实验研究及结果分析 |
| 5.4 基于状态观测器的不确定NNCS鲁棒容错控制实验研究 |
| 5.4.1 基于状态观测器的不确定NNCS的系统构建 |
| 5.4.2 实验研究及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表学术论文目录 |
四、对一类不确定时滞线性系统的鲁棒容错控制研究（论文参考文献）
- [1]预见控制理论在容错控制中的应用[D]. 贾晨. 北京科技大学, 2021
- [2]不完全信息下网络化系统的鲁棒滑模控制方法研究[D]. 张红旭. 哈尔滨理工大学, 2021(01)
- [3]复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究[D]. 高亚斌. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [4]不确定T-S模糊时滞系统容错控制研究[D]. 吴丽珍. 广东工业大学, 2020(06)
- [5]网络切换模糊控制系统的镇定设计[D]. 梅玉鹏. 天津城建大学, 2020(01)
- [6]时滞系统的容错控制与滤波[D]. 苏学茹. 内蒙古师范大学, 2020(08)
- [7]变时滞T-S模糊系统故障估计问题研究[D]. 孙超. 东北大学, 2018(01)
- [8]一类时滞系统的容错控制及其在四旋翼飞行器中的应用[D]. 潘旭. 南京航空航天大学, 2017(03)
- [9]多目标约束下的不确定非线性NCS鲁棒满意容错控制[D]. 康莉莎. 兰州理工大学, 2013(S1)
- [10]非线性NCS的鲁棒容错控制研究[D]. 王君. 兰州理工大学, 2013(10)