基于LMI的时滞不确定系统鲁棒容错控制研究

摘要

本文研究了具有不确定性的传感器和执行器的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的故障诊断方法;提出了在传感器发生故障情况下的Lyapunov方程与线性矩阵不等式(LMI)相结合的鲁棒容错控制器设计方法,这种方法解决了容错控制器的保守性问题,具有优化容错控制特性;提出了在执行器发生故障时的被动容错控制器设计及主动容错控制器设计两种方法.对执行器故障的容错控制设计是通过转化为线性矩阵不等式(LMI)的优化方法解决的.这些方法在计算机仿真和实际过程中能更容易、更快捷地找出优化问题的解.在每个问题的最后给出了仿真例子,结果证明了所提出的方法的正确性.

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致谢

第一章绪论

1.1引言

1.2故障检测与诊断

1.3容错的概念

1.4容错技术的研究状况

1.5容错技术的研究方法

1.6本项目的研究意义

1.7论文的主要工作和结构安排

第二章 不确定时滞过程及其数学描述

2.1不确定性概述

2.2滞后环节和滞后系统

2.3时滞不确定过程的数学描述

2.4时滞不确定过程的外部描述

2.5线性时滞不确定过程的内部描述

第三章 基础知识

3.1 Lyapunov稳定性理论

3.1.1外部稳定和内部稳定

3.1.2李雅普诺夫意义下的稳定性

3.1.3标量函数的定号性

3.1.4李雅普诺夫稳定性定理

3.2遗传算法

3.2.1引言

3.2.2遗传算法的基本概念

3.2.3遗传算法的特点

3.3线性矩阵不等式

3.3.1线性矩阵不等式的发展

3.3.2 LMI分析不确定系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能

3.3.3 LMI在时滞系统的研究现状和存在的问题

3.3.4线性矩阵不等式的一般表示

3.3.5主要引理

第四章传感器和执行器故障诊断

4.1问题描述

4.2基于观测器的残差设计

4.3性能指标函数中的参数设计

4.4基于遗传算法的最优参数求解

4.5故障检测与实验仿真

4.6小结

第五章一类不确定时滞系统的鲁棒容错控制

5.1问题描述

5.2容错控制器设计

5.3结果仿真

5.4结束语

第六章具有保性能的容错控制

6.1问题描述

6.2控制器设计

6.2.1被动容错控制器设计

6.2.2主动容错控制器设计

6.2.3建立在重新配置上的二次性能界分析

6.3仿真

6.4结论

第七章结论与建议

7.1本文工作的总结

7.2待解决的相关问题

参考文献