容错控制
计算智能与容错控制
计算智能与容错控制在计算机科学和信息技术领域，计算智能和容错控制是两个重要的概念。
计算智能是指通过模拟人类智能的方法，使计算机系统能够具备学习、推理、理解自然语言等智能行为；而容错控制则是指通过设计和实现一系列机制，使计算机系统能够在面对硬件故障或软件错误时保持正常的运行状态。
本文将分别介绍计算智能和容错控制的基本概念、应用场景以及相关技术。
一、计算智能计算智能是人工智能的一个重要分支，旨在模拟和实现人类智能的各种行为和能力。
计算智能可以分为强人工智能和弱人工智能两种形式。
强人工智能是指具有与人类智能相当的智能水平，能够进行自主学习、推理和创造等高级智能行为的计算机系统；而弱人工智能则是指针对特定问题或任务进行智能化处理，但不能达到全面模拟人类智能的水平。
计算智能的应用非常广泛，涵盖了图像识别、自然语言处理、机器学习、智能推荐等多个领域。
例如，图像识别技术可以通过计算机对图像进行处理和分析，实现对图像中物体、人脸、文字等的识别；自然语言处理技术可以通过计算机对文本进行分析和理解，实现对语义、情感等的理解和处理；机器学习技术可以通过计算机对大量数据进行学习和训练，实现对未知数据的预测和分类；智能推荐技术可以通过计算机对用户的兴趣和行为进行分析和建模，实现个性化的推荐服务。
二、容错控制容错控制是指通过设计和实现一系列机制，使计算机系统在面对硬件故障或软件错误时能够保持正常的运行状态。
容错控制的目标是提高系统的可靠性和稳定性，减少系统故障对用户的影响。
容错控制可以从硬件和软件两个层面进行实现。
在硬件层面，容错控制主要通过冗余设计和故障检测与恢复来实现。
冗余设计可以通过增加冗余的硬件组件，如冗余电源、冗余存储等，来提高系统的可靠性和容错性；故障检测与恢复可以通过监测硬件运行状态和检测硬件故障，及时进行故障恢复和替换，以确保系统的正常运行。
在软件层面，容错控制主要通过错误检测与处理和错误恢复来实现。
错误检测与处理可以通过设计和实现一系列的错误检测机制和错误处理算法，来检测和处理软件错误，避免错误的传播和影响；错误恢复可以通过备份和恢复、事务处理等机制，来实现对软件错误的恢复和修复，以保证系统的稳定性和可用性。
控制系统的故障诊断与容错控制技术
控制系统的故障诊断与容错控制技术故障诊断与容错控制技术在控制系统领域有着重要的应用。
控制系统是用于监测、控制和调节工业过程的设备和系统。
然而，由于各种原因，控制系统可能会出现故障，导致系统性能下降甚至完全失效。
因此，故障诊断与容错控制技术成为确保控制系统可靠性和鲁棒性的重要手段。
一、故障诊断技术故障诊断技术是通过对系统的状态进行监测和分析，识别出系统存在的故障并确定其位置和原因的过程。
常见的故障诊断技术包括模型基于故障诊断方法、专家系统、神经网络、模糊逻辑等。
1. 模型基于故障诊断方法模型基于故障诊断方法是利用数学模型描述系统的动态行为，通过与实际测量值进行比较，检测和诊断系统故障。
该方法的优点是能够提供准确的故障诊断结果，但需要精确建立系统的动态模型。
2. 专家系统专家系统是模拟人类专家决策能力和知识的计算机系统。
基于专家系统的故障诊断方法通过将专家知识和规则嵌入系统中，实现对系统故障的自动诊断。
该方法不依赖系统的动态模型，具有较强的实用性。
3. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型。
基于神经网络的故障诊断方法利用网络的学习和泛化能力，通过对系统传感器数据的分析，实现对系统故障的自动诊断。
该方法适用于系统故障模式较复杂的情况。
4. 模糊逻辑模糊逻辑是一种扩展了传统逻辑的数学工具，用于描述不确定和模糊的情况。
基于模糊逻辑的故障诊断方法将模糊集合理论应用于故障诊断过程，通过对模糊规则的推理和模糊匹配，实现对系统故障的判断和诊断。
二、容错控制技术容错控制技术是指在控制系统出现故障时，通过改变系统结构或控制策略，使系统仍能维持一定的性能和稳定性。
常见的容错控制技术包括冗余设计、重构控制和适应性控制等。
1. 冗余设计冗余设计是指在系统中引入冗余元件或冗余部件，在故障发生时通过自动或人工切换，实现对故障元件或部件的容错。
冗余设计可以提高系统的可靠性和鲁棒性，但也会增加系统成本和复杂性。
2. 重构控制重构控制是指在系统出现故障时，实时地调整控制策略或参数，使系统继续满足性能要求。
容错控制及应用
• 基于神经元网络的容错控制 由于专家系统的容错控制虽然可处理不精确的
知识，但也只能解决与事先存储好的、有专家经验 总结出来的故障现象与处理方法相对应的问题，当 遇到新情况、新问题时就无能为力了。由于神经元 网络控制器在结构上的功能冗余性，人们引入了神 经元网络进行容错控制器设计。但由于神经元网络 理论研究本身还很不完善（如鲁棒性差、结果不确 定、影响不明确等），这方面的研究还很困难。
结构如右图： 每个LQG调节器有实际
的控制信号和输出测量值所 驱动，输出与相应模型匹配 的残差矢量和控制信号，分 别计算Pr{Hi/Zk}和控制信 号u(k)。其稳定条件是 E{ri(k)}s<<Ej{ri(k)}(i≠j) 此时条件概率Pr{Hi/Zk}趋于 1，即系统稳定。
3.3.4 基于人工智能的容错控制
上位机和下位机各有相对独立的两套控制器。上位机控 制器的控制算法比较复杂，具有自适应和优化等功能，而下 位机控制器的控制算法则比较简单。故障监控系统在上位机 运行。一般情况由上位机控制器输出，当上位机控制器异常 时，转由下位机控制器输出。
容错控制存在的问题和发展展望
4.1 存在的问题 • 非线性系统的容错控制
考虑系统可能出现的故障有m种，则可以做如 下假设：
Hi
:
xk
1 zk
Ai xk Ci xk
Biuk Wi Vi k
k
i 0,1,, m
当Wi(k)和Vi(k)是互不相关的高斯噪声时，基 于上述模型可设计m+1个卡尔曼滤波器，根据这些滤 波器的估计值，可计算条件概率
Pr Hi / Zk
• 使重构系统的特性结构尽可能接近原系统的特征
结构
控制系统的故障诊断与容错控制：探讨控制系统的故障诊断与容错控制的应用和实践
控制系统的故障诊断与容错控制：探讨控制系统的故障诊断与容错控制的应用和实践引言当我们谈到控制系统，我们通常不会想到故障和错误。
然而，在现实世界中，任何复杂的系统都有可能出现故障。
这就是为什么故障诊断和容错控制对于确保控制系统的稳定性和可靠性至关重要的原因。
本文将探讨控制系统的故障诊断与容错控制的应用和实践，以及它们对现代工程的影响。
什么是故障诊断与容错控制故障诊断与容错控制是一种通过监测控制系统的性能和状态，检测和处理故障的技术。
它的目的是及时发现和解决故障，以确保系统的正常运行。
故障诊断是指检测和识别控制系统中出现的错误或故障的过程，而容错控制是指通过采取一些措施来处理这些错误或故障，以确保系统的稳定性和可靠性。
故障诊断的方法和技术在故障诊断中，有许多不同的方法和技术可用于检测和识别故障。
其中一种常用的方法是模型基于诊断方法，它使用控制系统的物理模型来预测系统的行为，并与实际系统的行为进行比较。
如果存在差异，就可以确定系统中的错误或故障。
另一种常用的方法是残差分析法，它分析控制系统中的残差（实际输出与期望输出之间的差异）来检测故障。
容错控制的方法和技术在容错控制中，最常用的方法是冗余技术。
冗余技术意味着在控制系统中添加额外的组件或备用系统，以便在主要组件或系统发生故障时，能够继续正常工作。
例如，航天器通常会使用冗余系统，以确保即使发生故障，宇航员仍然安全返回地球。
另一种容错控制的方法是基于自适应系统的技术，即使在控制系统中发生故障时，系统仍能自动调整和适应新的条件。
故障诊断与容错控制的应用和实践故障诊断和容错控制已经广泛应用于各种领域，包括航空航天、汽车、化工、核能和电力系统等。
在航空航天领域，故障诊断和容错控制对于确保飞机的安全和可靠性至关重要。
航空航天器通常使用多重冗余系统和自适应系统来处理故障。
在汽车领域，故障诊断和容错控制可以帮助检测和解决引擎故障、刹车故障和安全气囊故障等问题。
在核能和电力系统领域，故障诊断和容错控制可以帮助确保核反应堆的安全运行，并防止事故发生。
控制系统中的故障诊断与容错控制
控制系统中的故障诊断与容错控制随着现代技术的发展，控制系统在各个领域都发挥着重要的作用。
然而，由于各种原因，控制系统在运行过程中可能会出现各种故障，这对系统的稳定性和可靠性提出了严峻的挑战。
为了解决这个问题，故障诊断与容错控制技术应运而生。
本文将对控制系统中的故障诊断与容错控制进行论述，并探讨其在实际应用中的重要性和挑战。
一、故障诊断技术故障诊断是指在系统出现故障时对其进行精确定位和诊断的过程。
它通过对系统的传感器、执行器和信号进行实时监测和分析，以检测和识别故障的发生和类型，从而提供准确的故障信息。
常见的故障诊断方法包括模型基础的方法、数据驱动的方法和专家系统方法等。
模型基础的方法是通过建立系统的数学模型，利用模型的预测能力对系统进行故障诊断。
这种方法需要对系统进行充分的建模和参数估计，但由于系统模型的不确定性和复杂性，其应用范围受到限制。
数据驱动的方法则是根据系统的实际运行数据进行故障诊断。
它利用统计学和机器学习等方法，通过分析系统的输入和输出数据，建立故障模型并进行故障判断。
这种方法不依赖于系统的模型，适用于复杂和不确定的系统，但需要大量的数据和复杂的算法支持。
专家系统方法是利用专家经验和规则对系统进行故障诊断。
它将系统的知识和经验转化成专家系统的形式，通过推理和决策等方法进行诊断。
这种方法需要专家的知识和经验，适用于对系统结构和行为有较好了解的情况。
二、容错控制技术容错控制是指在系统出现故障时，通过调整系统的控制策略或结构，使系统能够继续正常运行或以最小的性能损失维持其功能。
容错控制技术的目标是通过实时的状态监测和切换控制策略等手段，使系统能够及时响应故障，并采取相应的措施来保证系统的可用性和安全性。
容错控制技术主要包括重构控制、适应性控制和切换控制等方法。
重构控制是指在系统发生故障时，通过调整系统的控制结构和参数，实现对系统的重新设计和控制。
适应性控制是指在系统运行过程中对系统的模型或控制策略进行在线修正和调整，以适应系统的变化和故障。
电力系统中的容错控制与故障诊断技术
电力系统中的容错控制与故障诊断技术电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，承担着输送和分配电能的重要任务。
然而，由于各种外界因素和内部故障的存在，电力系统可能会发生故障，导致电力供应中断或损害设备安全。
因此，研究电力系统中的容错控制与故障诊断技术变得至关重要。
本文将介绍电力系统中容错控制和故障诊断的相关技术和应用。
容错控制是指通过增加系统对故障的容忍度和自愈能力，使系统能够在故障发生时自动恢复正常工作状态或降低故障对系统性能的影响。
容错控制技术可以提高电力系统的可靠性、鲁棒性和可用性，确保供电的连续性和稳定性。
常见的电力系统容错控制技术包括冗余设计、备用设备、区域隔离和自适应调节等。
冗余设计是一种通过增加备用设备或线路来实现容错的方法。
例如，在变电站中采用双电源供电、双回线供电等冗余设计，使得当一台电源或线路发生故障时，系统能够自动切换到备用电源或线路上。
这种冗余设计大大提高了电力系统的可用性和系统的容错性。
此外，备用设备的选用和自动切换技术也是容错控制的关键。
现代电力系统中智能设备的引入，使得系统能够根据故障情况自动切换到备用设备上，实现容错性能的最大化。
区域隔离是一种通过将系统分为数个自治区域，使得当一个区域发生故障时，其他区域仍能正常工作的容错控制技术。
区域隔离技术不仅可以减少故障传播范围，降低故障对整个系统的影响，还可以提高电力系统对故障的容忍度和可用性。
近年来，随着智能隔离开关技术的发展，区域隔离技术在电力系统中的应用越来越广泛。
智能隔离开关能够根据故障情况自动隔离发生故障的区域，使得其他区域能够独立工作，并尽快恢复正常状态。
自适应调节技术是一种通过监测和分析电力系统运行状态，根据系统的需求动态调节控制参数，以适应外界变化和故障影响的容错控制技术。
自适应调节技术能够在系统发生故障或外界环境变化时自动调整控制策略和控制参数，以维持系统的稳定性和正常运行。
例如，当系统出现故障时，自适应调节技术能够自动调整控制策略和控制参数，实现故障快速隔离和恢复。
容错控制理论及其应用
容错控制理论及其应用一、概述随着现代系统日益复杂化和规模化，系统发生事故的风险也在逐步增加。
例如，1998年至1999年间，美国的三种运载火箭“大力神”、“雅典娜”和“德尔他”在短短10个月内共发生了5次发射失败，造成了超过30亿美元的直接经济损失，严重打击了美国的航天计划。
这类事故凸显了提高现代系统可靠性与安全性的紧迫性。
在这样的背景下，容错控制理论及其应用应运而生，为复杂系统的可靠性提升开辟了新的途径。
容错控制，又被称为故障容忍控制，是一种在系统元部件（或分系统）发生故障时仍能保持其基本功能能力的控制策略。
其核心思想是，在设计控制系统时，应预先考虑到可能发生的故障，以及这些故障对系统性能可能产生的重大影响。
容错控制的目标是，即使在发生故障的情况下，也能确保动态系统的稳定运行，并维持可接受的性能指标。
容错控制可以根据不同的标准进行分类。
按系统分，可分为线性系统容错控制和非线性系统容错控制按克服故障部件分，可分为执行器、传感器、控制器故障容错控制按设计方法特点分，可分为被动容错控制和主动容错控制。
被动容错控制主要是通过设计固定结构的控制器来应对故障，而主动容错控制则需要在故障发生后重新调整控制器参数，甚至可能改变控制器结构。
容错控制器的设计方法主要包括硬件冗余方法和解析冗余方法两大类。
硬件冗余方法通过在关键子系统中采用双重或更高程度的备份来提高系统可靠性。
解析冗余方法则主要利用系统中不同部件在功能上的冗余性，通过估计和比较来识别和补偿故障。
容错控制理论的发展可以追溯到20世纪70年代，但直到近几十年，随着系统复杂性的增加和故障诊断技术的进步，容错控制才得到了广泛的关注和研究。
目前，容错控制已在航空航天、工业自动化、机器人技术、交通运输等多个领域得到了成功应用，为提高系统可靠性和安全性提供了有效的手段。
尽管容错控制已经取得了显著的进展，但仍面临着许多挑战和机遇。
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，未来容错控制有望与这些先进技术相结合，进一步提升系统的智能化和自适应性，为现代复杂系统的可靠运行提供更加坚实的保障。
电力系统中的容错控制技术
电力系统中的容错控制技术电力系统是现代社会最基础的能源供应系统之一，其稳定运行对于社会的正常运转至关重要。
然而，由于外界各种因素的干扰以及内部系统元件的故障，电力系统时常面临着安全稳定运行的挑战。
容错控制技术是一种有效的应对措施，本文将从容错控制技术的基本原理、具体应用和未来发展方向三个方面进行探讨。
一、容错控制技术的基本原理容错控制技术是基于电力系统故障的可能性以及故障后影响进行设计的技术。
在电力系统中，元件故障可能会导致整个系统的故障，这往往对于用户造成不可估量的影响。
因此，若能在系统中增加一些容错机制，就可有效地防止元件故障扩散到整个系统中。
容错控制技术的实现基本分为两个步骤：故障监测和故障处理。
故障监测负责诊断电力系统中出现的故障情况，确定故障的原因和范围。
而故障处理则要依据故障监测的结果进行处理，以防止故障扩散，并尽快恢复系统正常工作。
容错控制技术主要依据以下原理进行设计：1.多样化多样化是指在电力系统中使用多种不同的元件或者系统，以便在发生元件或系统故障的情况下，仍能保证电力系统的正常稳定运行。
这种技术可以增加整个系统的健壮性和可靠性。
2.冗余冗余是指在电力系统中增加额外的元件或系统来代替出现故障的元件或系统。
这种技术可以在保证系统运行的同时，及时修复其余故障元件。
3.自检测和自动修复自检测是指系统自身进行故障检测的能力，发现故障后系统自动修复。
这种技术可以极大地提高系统的可用性和健壮性。
二、容错控制技术的具体应用容错控制技术在电力系统中有着广泛的应用。
下面列举几个应用案例：1.电力机车电力机车是典型的电力系统应用例子之一。
在电力机车的设计中，一般采用多个电机驱动，每个电机均单独驱动一条车轮。
当其中的一个电机出现故障时，其余未故障的电机可以继续驱动其对应的车轮，以保证整个机车的正常运行。
2.风电场风电场中的风机数量庞大，因此故障率也较高。
容错控制技术在风电场中发挥了重要作用。
例如，采用多个风机并联运行，在单个风机出现故障时，其他风机可以负担其工作量，确保风电场工作的连续性和可靠性。
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容错控制知识一知识点1冗余：多余的重复或啰嗦内容，通常指通过多重备份来增加系统的可靠性。
2冗余设计：通过重复配置某些关键设备或部件，当系统出现故障时，冗余的设备或部件介入工作，承担已损设备或部件的功能，为系统提供服务，减少宕机事件的发生。
3冗余设计常用方法有硬件冗余、软件冗余(主要指解析冗余)、功率冗余。
3.1硬件冗余方法是通过对重要部件和易发生故障的部件提供备份，以提高系统的容错性能。
软件冗余方法主要是通过设计控制器来提高整个控制系统的冗余度，从而改善系统的容错性能。
硬件冗余方法按冗余级别不同又可分为元件冗余、系统冗余和混合冗余。
元件冗余通常是指控制系统中关键部件(如陀螺仪和加速度计等)的冗余。
(l)静态“硬件冗余”例如设置三个单元执行同一项任务，把它的处理结果，如调节变量相互比较，按多数原则(三中取二)判断和确定结构值。
采用这种办法潜伏着这样的可能性: 有两个单元同时出错则确定的结果也出错，不过发生这种现象的概率极小。
(2)动态“硬件冗余”即在系统运行之初，并不接入所有元件，而是留有备份，当在系统运行过程中某元件出错时，再将候补装置切换上去，由其接替前者的工作。
这种方法需要注意的问题是切换的时延过程，最好能保持备份元件与运行元件状态的同步。
3.2软件冗余又可分为解析冗余、功能冗余和参数冗余等，软件冗余是通过估计技术或软件算法来实现控制系统的容错性，解析冗余技术是利用控制系统不同部件之间的内在联系和功能上的冗余性，当系统的某些部件失效时，用其余完好部件部分甚至全部地承担起故障部件所丧失的作用，以将系统的性能维持在允许的范围之内。
冗余技术在某种程度上能提高DCS 本身的可靠性和数据通信的可靠性, 但对于整个闭环系统来讲,系统中还包含传感器，变送器，和执行器等现场设备，他们往往工作在恶劣的环境下，出现故障的概率也比较高，软硬件冗余一般无能为力，我们要采用容错控制来提升系统稳定性。
4 容错控制指控制系统在传感器，执行器或元部件发生故障时，闭环系统仍然能够保持稳定，并且能够满足一定的性能指标，则称之为容错控制系统。
容错控制分被动容错控制和主动容错控制。
4.1被动容错控制：被动容错控制大致分为可靠镇定、完整性、连理镇定三种类型。
可靠镇定针对单个被控对象，可靠镇定问题已基本上趋于成熟.完整性针对多个被控对象，它一直是被动容错控制中的热点研究问题. 缺乏有效地求解容错控制律的构造性方法。
联立镇定对非线性对象, 经常采用线性控制方法在某一工作点上对其进行控制. 当工作点变动时, 对应的线性模型也会发生变化. 此时, 具有联立镇定能力的控制器就仍然可以镇定被控对象.4.2主动容错控制主动容错控制大致可以分成三大类: 1) 控制律重新调度; 2) 控制器重构设计; 3) 模型跟随重组控制.多数主动容错控制需要FDD 子系统, 控制律重新调度：其基本思想是离线计算出各种故障下所需的合适的控制律的增益参数, 并列表储存在计算机中. 当基于在线FDD 技术得到了最新的故障信息后, 就可以挑选出一个合适的增益参数, 得到容错控制律。
控制器重构设计：在FDD 单元确诊故障后, 在线重组或重构控制律. 这是一个目前很受关注的研究方向, 现有的成果还比较少。
模型跟随重组控制基本原理是, 采用模型参考自适应控制的思想, 使得被控过程的输出始终自适应地跟踪参考模型的输出, 而不管是否发生了故障. 因此, 这种容错控制不需要FDD 单元. 当发生故障后, 实际被控过程会随之发生变动, 控制律就会相应地自适应地进行重组, 保持被控对象对参考模型输出的跟踪。
4.3针对控制系统的鲁棒性分析与设计，其方法主要有：H控制方法、结构奇异值方法基于分解的参数化方法、LQG/LTI方法、二次稳定化方法与基于平衡实现原理、棱边定理和Kharitonov定理的方法等等H∞是对传递函数增益大小的一个度量指标，简单说就是一个系统输入输出的放大倍数。
H∞控制指的就是抑制从噪声到期望输出之间的传递函数的增益，从而使得噪声对结果的影响最小化。
鲁棒H∞控制指的是当系统参数存在一定范围内的摄动时（注意此时其传递函数非固定值，而是在一定范围内波动），系统可用一族传递函数来描述，称为传递函数集（无穷多个元素），其输入输出增益也非固定值，但我们可以选择其中最大的增益作为该函数集的增益。
鲁棒H∞控制就是抑制噪声到期望输出之间的传递函数集的最大增益，从而达到抗扰的目的。
二相关论文1 容错控制理论及其应用周东华清华大学自动化系本文介绍了经典容错控制的主要研究成果及近年来发展起来的鲁棒容错控制和非线性系统的故障诊断与容错控制, 并给出了容错控制的一些典型应用成果. 最后, 指出了该领域亟待解决的一些热点与难点问题.●鲁棒容错控制不管是主动容错控制,还是被动容错控制,都需要具有关于模型不确定性与外界扰动的鲁棒性.被动容错控制的核心就是鲁棒性,以使闭环系统对各类故障不敏感. 目前主动容错控制面临的两个具有挑战性的问题就是:1) 基本控制器应具有鲁棒性, 在控制律重构期间使系统保持稳定;2) FDD 单元应具有鲁棒性, 以减少误报与漏报, 减少故障检测时间.因此, 鲁棒容错控制问题近年来受到了高度重视,已成为目前容错控制领域的热点研究方向.●容错控制的成果1 航天飞机控制律重构设计2 飞机模型跟随重组控制、控制律重构设计、控制律重新调度3 核反应堆控制律重构设计4 液位系统完整性控制5 国产歼击机模型跟随重组控制6 地空导弹模型跟随重组控制7 精馏塔控制律重构设计8 人造卫星控制律重构设计9 液体冷却系统控制律重构设计10 化学反应釜集成故障诊断与容错控制容错控制取得应用成果最多的对象是飞机; 主动容错控制的应用成果要远远多于被动容错控制所取得的成果, 其中控制律重构设计方法应用得最多“离开了FDD 单元, 容错控制所能发挥的作用就会非常有限, 只能对一些特殊类型的故障起到容错的作用”.因此可以肯定, 主动容错控制在总体上要优于被动容错控制.非线性系统的故障诊断与容错控制将FDD 技术与被动容错控制相结合, 提出了一种关于非线性系统传感器故障的集成故障诊断与容错控制方法.●亟待解决的热点1.快速FDI 方法的研究2.控制律的在线重组与重构方法3.主动容错控制中的鲁棒性分析与综合方法.●亟待解决的难点1.非线性系统的容错控制. 这里的主要难点是: a) 对非线性系统缺一般性的控制器综合方法; b) 非线性系统的FDD 问题还没有得到完全解决.2.时滞动态系统的容错控制.3.高维、时变多变量系统的完整性控制问题.2 容错控制系统动态稳定的控制律重构赵明旺武汉科技大学自动化针对反馈系统中的传感器故障, 基于非线性优化提出两种动态稳定的容错控制律重构设计方法. 算例表明本文方法的有效性.控制系统的控制律重构问题. 该问题可描述为: 基于故障诊断, 在确定失效传感器后, 将控制律快速切换至离线设计( 重构) 的控制律.控制律重构的思想是保持闭环系统的静态增益不变, 将失效的反馈环对静态增益的贡献分摊在其余所有或部分的完好反馈环. 该方法计算简便, 易于实现, 但存在两个缺陷:1) 重构中只考虑保持静态增益不变, 未考虑稳定性和其它动态性能,2) 该方法只适用于各环节Gi ( s ) 的零极点均具有负实部( 稳定且逆稳定) , 不适用于各环节中有不稳定、非逆稳定或纯积分环节的情况.其中K = [ k1 k2 , km] 为状态反馈向可归纳出如下定理.定理1 图1所示的控制系统在第i 个传感器失效后, 重构的状态反馈向量Ki 使闭环稳定的充要条件为如下非线性方程组有实数解.Fi (x ) = [ ei ,1 - ei, 0gi, 1 , ei, n - ei ,0gi , n] S = 0,若该方程组有解, 其解可能不唯一,本文思想即为在该稳定解空间中, 基于非线性优化尽可能求取能保持期望的闭环静态增益和动态性能指标的解Ki .本文问题实质是针对状态变量xi 的传感器失效时, 即ki = 0, 重构控制律Ki = [ k1 , ki- 1 ki+ 1, km] , 使如下相应的闭环多项式稳定且静态增益尽量保持在无故障时的G (0)优化极点位置的容错控制数值解(由稳定性理论知, 系统稳定即要求所有极点具有负实部, 且越远离虚轴则系统的稳定裕量越大. 实际系统在极点配置时, 总是通过将极点配置在负实部最大为Rmax , 阻尼比在[ Fmin, Fmax ] 的扇形区域内,使闭环系统具有指定的动态性能指标. 基于此, 可得Powell 法是一种适用于不可微或求导困难的随机优化方法. 但优化变量较多时, Powell 法的效率大幅度下降. 针对与优化问题( 16) 类似的具有可微约束的不可微函数优化问题, 作者提出了一种具有较高效率的拟Powell法求解.3状态反馈控制系统的容错控制策略‘浙江大学本文提出了在状态反馈控制系统中, 当某个传感器失效时, 由其余完好的状态反馈回路平均分担已失效回路的控制作用的容错控制思想. 由此所设计的线性状态反馈容错控制系统在任一传感器失效的情况下, 均具有从正常系统的控制到故障系统的控制的无扰动切换功能和良好的静动态性能.本文的目的就是针对状态反馈控制系统, 提出一种能容忍传感器失效的控制策略. 对某传感器失效的故障, 采用被动容错控制思想, 在检测和屏蔽该失效传感器后, 根据故障源, 由其余完好状态反馈回路平均分担已失效状态反馈回路的控制作用. 由此设计的状态反馈容错控制系统对传感器失效故障具有容错性.为了使控制系统具有满意的性能,常采用可以直接测量的状态变量作为反馈量, 最终得到的状态反馈表达式为当系统出现故障时, 故障闭环系统的表达式可写为定理. 假设对象是最小相位系统(对于闭环系统,如果它的开环传递函数极点或零点的实部小于或等于零，则称它是最小相位系统), 则对于SISO线性定常状态反馈控制系统, 当某一状态反馈传感器失效时, 故障系统重组态反馈增益公式为以上得到的全状态反馈控制系统在某传感器及‘失效情况下重组态的方法,同样适用于采用部分状态反馈的控制系统上述的推导是在连续时间控制系统中进行的, 也同样适用于离散时间系统的情况. 在实际的容错控制实现过程中, 增益重组态值是经离线算好编人程序的. 当判断出某一传感器失效后, 软件就自动转人容错控制. 由于在求取故障系统新的状态反馈增益时是取各环节传递函数的静态增益代替该环节传递函数, 因此所得到的仍是定常状态反馈增益值, 重组态后的故障系统静态工作点仍不变, 从而实现了从正常系统控制到故障系统控制的无扰动切换.传感器失效的检测准则是得对象各环节的特性为状态反馈增益阵为l) 当及; 失效时, 修改后的状态反馈容错控制律为2 ) 当及: 失效时, 修改后的状态反馈容错控制律为3 ) 当夜3 失效时, 修改后的状态反馈容错控制律为4 容错控制在DCS中的应用DCS(分布式控制系统)作为复杂工业过程控制装置, 面临提高系统可靠性问题。