基于T-S模糊模型的航空发动机传感器故障诊断与容错控制技术研究

摘要

航空发动机作为航空器的核心部件，是一个非线性的控制对象。随着航空器的广泛应用，航空发动机也受到越来越多的关注和研究。航空发动机的工作环境复杂，而在航空发动机中进行数据测量的传感器作为电子元件，又在复杂的工作环境中极容易发生故障。这就要求航空发动机的控制系统，在发动机发生传感器故障的情况下，仍能保证发动机的稳定性，甚至完成既定的任务。因此，进行航空发动机的传感器故障诊断和容错控制技术研究具有重要意义。
　　本文针对航空发动机发生传感器故障的情况，分别设计了基于T-S模糊模型的传感器故障诊断方法和静态输出反馈容错控制器，主要工作如下：
　　首先，在标准的Kalman滤波公式的基础上，给出了基于T-S模糊模型的Kalman滤波递推公式。在模糊Kalman滤波器的基础上，设计了传感器故障检测、隔离和故障传感器数据重构的方法。
　　其次，针对具有单个传感器故障的T-S模糊模型，设计了静态输出反馈模糊容错控制器。给出了使具有单个传感器故障的T-S模糊系统全局渐进稳定的充分条件，并用李雅普诺夫定理证明了所给出的充分条件是能够保证系统的全局渐进稳定性的，并给出了对应于充分条件的一系列可直接求解的线性矩阵不等式。
　　最后，以航空发动机的T-S模糊模型为例，利用MATLAB软件进行仿真验证，仿真结果验证了所设计的故障诊断方法可以对传感器故障进行诊断和重构;设计的静态输出反馈容错控制器可以保证系统在故障后是渐进稳定的。文章的最后进行了总结和展望。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 航空发动机故障诊断与容错控制的研究现状与分析

1．2．1 故障诊断的主要内容

1．2．2 故障诊断的研究现状与分析

1．2．3 容错控制的发展历程

1．2．4 容错控制的研究现状

1．3 模糊控制简介

1．4 本文内容安排

1．5 本章小结

第2章 航空发动机数学模型及传感器故障模型

2．1 概述

2．2 发动机线性模型的建立

2．3 发动机T-S模糊模型的建立

2．4 发动机传感器故障类型

2．5 本章小结

第3章 基于Kalman滤波器的航空发动机传感器故障诊断研究

3．1 引言

3．2 T-S连续模糊模型的离散化

3．3 基于T-S模糊模型的Kalman滤波公式推导

3．3．1 模糊Kalman滤波公式推导

3．3．2 仿真验证

3．4 基于T-S模糊的航空发动机传感器故障诊断原理

3．4．1 传感器的故障检测原理

3．4．2 故障传感器的测量输出重构

3．5 仿真实例

3．6 小结

第4章 航空发动机传感器故障的容错控制器设计

4．1 引言

4．2 问题描述

4．3 基于T-S模糊模型的静态输出反馈模糊容错控制器设计

4．4 MATLAB仿真实例

4．5 小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢