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Adaptive neural fault-tolerant control of a 3-DOF model helicopter system

机译:三自由度模型直升机系统的自适应神经容错控制

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摘要

In this paper, an adaptive neural fault-tolerant control scheme is proposed for the three degrees of freedom model helicopter, subject to system uncertainties, unknown external disturbances, and actuator faults. To tackle system uncertainty and nonlinear actuator faults, a neural network disturbance observer is developed based on the radial basis function neural network. The unknown external disturbance and the unknown neural network approximation errors are treated as a compound disturbance that is estimated by another nonlinear disturbance observer. A disturbance observer-based adaptive neural fault-tolerant control scheme is then developed to track the desired system output in the presence of system uncertainty, external disturbance, and actuator faults. The stability of the whole closed-loop system is analyzed using the Lyapunov method, which guarantees the convergence of all closed-loop signals. Finally, the simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the new control design techniques.
机译:本文针对三自由度模型直升机提出了一种自适应神经容错控制方案,该方案受系统不确定性,未知外部干扰和执行器故障的影响。为了解决系统不确定性和非线性执行器故障,基于径向基函数神经网络的神经网络扰动观测器被开发出来。未知的外部扰动和未知的神经网络逼近误差被视为由另一个非线性扰动观测器估计的复合扰动。然后,在存在系统不确定性,外部干扰和执行器故障的情况下,开发了基于干扰观测器的自适应神经容错控制方案,以跟踪所需的系统输出。使用Lyapunov方法分析整个闭环系统的稳定性,这可以保证所有闭环信号的收敛。最后,仿真结果表明了新型控制设计技术的有效性。

著录项

  • 作者

    Chen M.; Shi P.; Lim C.C.;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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