容错控制
无人机系统自平衡容错控制与故障诊断
无人机系统自平衡容错控制与故障诊断摘要：目前，容错控制与故障诊断系统的应用在国内外都进行了广泛的研究并已经逐步得到应用，如关注于武器装备系统的故障预测与健康管理，提出针对武器装备进行视情维修的检测方式，极大减少了装备维护成本，文献提出一种给予只能决策理论的故障预测方法，在装备出故障前即可诊断出可能发现故障的时间与部位，防患故障于未然，提高了装备的安全性，其余研究还有集成控制航天器的管理，飞行器故障监测系统，集成化的故障预测系统以及相关的容错控制与故障诊断研究工作。
关键词：无人机系统；自平衡；容错控制；故障诊断1自平衡理论建模1.1自平衡理论自平衡理论是Hull等人在1943年通过研究生物的觅食、生存等行为，而提出的基于内驱力的知名理论，该理论指出所有的行为都可被理解为两种结果：1）原始内驱力：原始内驱力是内在的，它存在的目的是保护生物体的生存，比如饥饿或者口渴，都是生物体生存的必要因素。
2）次要内驱力：次要内驱力是在满足原始内驱力的过程中形成的，即在满足原始内驱力的基础之上，生物的目的性、好奇性等，它存在的目的是促进生物体的进化。
Hull等认为，原始内驱力和次要内驱力目的都是保证生物进化生存下去，更为重要的是，它们是自我平衡的。
也就是说，对于一个生物系统，存在完美的“设定点”，并且原始内驱力与次要内驱力都是为生物体接近该设定点而服务的。
例如，当生物体的某部分机能损坏时，它可能预先感到自身的状态从而提前采取措施（如感到寒冷，它可能会发抖或移向阳光来增加体温）。
换言之，自我平衡使得生物具有一种“回归平衡”的能力，即在环境改变、机体受损等破坏生物体稳态时达到平衡的功能。
1.2无人机自平衡理论模型首先确定无人机系统的平衡点，即无人机所有机载设备处于出厂完好状态并能正常工作的点，此时无人机能够充分发挥自身性能。
在确定无人机平衡点之后需要构建自平衡函数来判断无人机是否处于平衡点附近，若处于平衡点附近则代表无人机完好无故障，此时根据自平衡函数记录设备的剩余寿命，即无人机处于“已平衡”状态，在飞行时仅正常考虑原始、次要内驱力并在执行完任务后不需要进行过多的健康管理；若自平衡函数判断无人机处于“未平衡”状态，则需要根据无人机机载传感器信息判断未平衡的装备并进行故障预测，并在飞机完成任务后进行健康管理；若无人机处于无平衡状态，此时无人机不能继续进行使用，如发动机故障等致命故障，此时优先考虑次要内驱力，即保证任务完成而忽略原始内驱力（如无人机在执行任务中遇到致命故障，此时基于自平衡函数的容错控制与故障诊断对故障预测判断无人机无法安全返航，则将无人机作为自杀式武器进行使用，这是根据无人机的“机上无人”特性对容错控制与故障诊断的合理应用，即无法保证无人机安全进行健康管理的情况下，优先执行任务）。
复杂系统的故障诊断及容错控制
然而，对于复杂系统的故障诊断及容错控制仍然存在许多挑战，如多变量耦合、非线性特性等问题。因 此，需要进一步深入研究以提高技术的可靠性和实用性。
02
复杂系统概述
复杂系统的定义与特点
定义
复杂系统是由大量相互作用的元素组成的系统，这些元素之间的相互作用具有 非线性和不确定性。
故障定义
01
故障是指系统在正常运行过程中出现的不符合预期运行状态的
现象。
故障类型
02
故障可划分为硬件故障、软件故障、外部环境故障等多种类型
。
故障影响
03
故障可能对系统的性能、安全、可靠性产生不同程度的负面影
响。
故障诊断的方法与流程
基于数学模型的诊断方法
建立系统数学模型，通过比较实际输出与预期输 出的差异，推断出故障类型及位置。
VS
挑战
复杂系统的研究面临着许多挑战，如如何 建立系统的数学模型、如何进行系统的仿 真和预测、如何设计有效的控制策略等。 此外，由于复杂系统的非线性和不确定性 ，其研究还面临着许多理论和技术上的难 题。因此，我们需要不断探索新的方法和 技术，以更好地理解和控制复杂系统的行 为。
03
故障诊断技术
故障诊断的基本概念
特点
复杂系统具有高度非线性和不确定性，其行为难以预测和控制。此外，复杂系 统还具有自组织和适应性，能够根据环境的变化自动调整自身的结构和行为。
复杂系统的分类与实例
分类
复杂系统可以根据不同的标准进行分类，如根据系统的规模、组成元素的数量和种类、相互作用的方式等。常见 的复杂系统包括生态系统、社会系统、经济系统、交通系统等。
容错控制系统
容错控制系统培训2011年8月3.1 容错控制系统3.1.1 容错控制概述容错原是计算机系统设计技术中的一个概念，指当系统在遭受到内部环节的局部故障或失效后，仍然可以继续正常运行的特性。
将此概念引入到控制系统中，产生了容错控制的概念。
容错技术是指系统对故障的容忍技术，也就是指处于工作状态的系统中一个或多个关键部分发生故障时，能自动检测与诊断，并能采取相应措施保证系统维持其规定功能或保持其功能在可接受的范围内的技术。
如果在执行器、传感器、元部件或分系统发生故障时，闭环控制系统仍然是稳定的，仍具有完成基本功能的能力，并仍然具有较理想的动态特性，就称此闭环控制系统为容错控制系统。
3.1.2 容错控制分类根据不同的产品和客户需求，容错控制系统分类方式有多种，重点介绍两种：⏹按设计分类：被动容错控制、主动容错控制；⏹按实现分类：硬件容错、功能容错和软件容错。
3.1.2.1按设计分类的容错控制1 被动容错控制介绍被动容错控制是设计适当固定结构的控制器，该控制器除了考虑正常工作状态的参数值以外，还要考虑在故障情况下的参数值。
被动容错控制是在故障发生前和发生后使用同样的控制策略，不进行调节。
被动容错控制包括：同时镇定，完整性控制，鲁棒性容错控制，即可靠控制等几种类型。
2 主动容错控制介绍主动容错控制是在故障发生后需要重新调整控制器参数，也可能改变控制器结构。
主动容错控制包括：控制器重构，基于自适应控制的主动容错控制，智能容错控制器设计的方法。
3.1.2.2按实现分类的容错控制1 硬件容错技术容错控制系统中通常采用的余度技术，主要涉及硬件方面，是指对计算机、传感器和执行机构进行硬件备份，如图3所示。
在系统的一个或多个关键部件失效时，通过监控系统检测及监控隔离故障元件，并采用完全相同的备用元件来替代它们以维持系统的性能不变或略有降级(但在允许范围之内)。
硬件冗余技术虽然可以提高系统的可靠性，但增加了系统的备用部件，提高了控制系统的成本，也增加了元件故障的概率。
永磁同步电机模型预测控制及容错控制策略的研究
永磁同步电机模型预测控制及容错控制策略的研究永磁同步电机模型预测控制及容错控制策略的研究摘要：随着工业自动化技术的不断进步，永磁同步电机作为一种高效能、高动态响应、高功率因数的主动传动设备，得到了广泛的应用。
然而，永磁同步电机在实际运行中也面临着各种问题和异常情况的挑战。
本文以永磁同步电机的模型预测控制和容错控制策略为研究对象，对其进行分析和探讨，并提出相关解决方案。
一、引言永磁同步电机是一种高性能的电力驱动器，广泛应用于工业自动化领域。
其具有响应速度快、高效能、高功率因数等特点，但在实际运行中也会遇到一些异常情况，如电网故障、扰动等，需要进行相关的控制和管理。
二、永磁同步电机的模型预测控制研究永磁同步电机的模型预测控制是一种先进的控制策略，可以有效地解决电机模型不精确、外部扰动等问题。
该方法通过建立电机的数学模型，并根据该模型进行状态和输出的预测，从而实现更精确的控制。
在永磁同步电机的模型预测控制中，首先需要建立电机的数学模型。
该模型需要考虑电机的动态响应特性、电机转子位置、转子磁场等因素。
然后，通过模型预测，确定电机的最优控制量，并对其进行相应调节。
最后，将调节后的控制量输入到电机的控制器中，以实现对电机的精确控制。
三、永磁同步电机的容错控制策略研究在实际运行中，永磁同步电机可能会遇到电网故障、电机故障等异常情况。
为了保证电机的稳定运行，需要针对这些异常情况制定相应的容错控制策略。
容错控制策略通常包括故障检测、故障诊断和故障恢复三个阶段。
首先，需要对电机进行故障检测，通过监测电机的输入输出信号，判断电机是否出现异常。
然后，针对电机故障进行诊断，确定故障类型和位置。
最后，根据故障诊断结果，采取相应的故障恢复措施，保证电机的稳定运行。
四、相关解决方案的提出针对永磁同步电机的模型预测控制和容错控制策略，本文提出了一些相关解决方案。
在模型预测控制方面，可以采用基于最优化算法的模型预测控制方法，以提高控制精度和响应速度。
第9章 新能源汽车的整车容错控制技术
9.2混合动力汽车控制系统容错故障树
混合动力汽车的控制策略主要有规则控制法和动态参数控 制两种方法。选择的逻辑门限值控制策略就是基于规则的 控制方法，也是最常见的整车控制策略。其设计目标主要 是让发动机工作在燃油经济性较好的高效区域，已达到节 油的目的；电机作为混合动力汽车的辅助动力源配合发动 机工作，在驱动转矩很小时，电机工作的多一些，在转矩 不够时电机和发动机共同输出。
容错方法 模糊控制 控制率重构设计 控制率的重新调度 控制率的重新调度 被动切换&重构策略 被动切换&重构策略 被动切换&重构策略 动态补偿&替换 被动隔离 替换冗余 多条CAN总线冗余
9.4混合动力汽车容错控制
（1） 电池充放电门限值选择
（2） 发动机转矩的门限值选择
（3） 整车控制策略程序流程
1.控制系统的分层结构
混合动力汽车控制系统，根据分层系统的概念可以分
为三个层次：组织层、协调层和执行层。
2.控制系统故障分类
根据混合动力汽车控制系统的分层结构，下面逐层 分析归纳控制系统的故障。
（1）组织层的故障。 （2）协调层的故障。 （3）执行层的故障。 （4）通讯故障。
3.控制系统容错故障树
9.4混合动力汽车安全故障管理系统的结构
通过CAN总线和整车控制系统的其他控制单元进行联系。安 全故障管理器和整车控制器之间有特定接口有一条控制线， 用来实时检测整车控制器的运行情况，整车控制器也可以通 过这一条控制线，对安全故障管理器进行指令传递。安全故 障管理器电池组、电机控制器和BMS 都有一条信息采集线， 用来对某些重要的状态信息进行实时监测。
风电偏航系统的容错设计与容错控制方法研究
风电偏航系统的容错设计与容错控制方法研究随着全球能源需求的不断增长，风能作为一种清洁、可再生的能源正逐渐成为人们关注的热点。
风力发电作为风能利用的主要手段之一，其发电效率和安全性受到风电机组的控制系统质量和性能的直接影响。
在风电机组中，偏航系统是确保风轮转向风向并保持稳定运行的关键部件之一。
然而，由于复杂的运行环境和设备故障可能性，偏航系统偶尔会出现故障。
因此，研究风电偏航系统的容错设计和容错控制方法成为了当今风电行业的重要任务。
容错设计通常是通过优化系统架构和增强系统鲁棒性来实现对故障的容错能力。
在风电偏航系统中，采用备用或冗余的控制器和传感器是常用的容错设计方案之一。
例如，可以使用多个位置传感器来监测风向，以提高风轮朝向的可靠性和精度。
此外，引入冗余的控制器可以在主控制器发生故障时启动备用控制器，从而实现对偏航系统的容错控制。
除了容错设计，容错控制方法也是解决风电偏航系统故障的关键。
容错控制方法可以根据系统状态和故障信息，采取相应的控制策略来保证风电机组的安全运行。
一种常用的容错控制方法是基于传感器冗余的容错控制方法。
这种方法利用多个传感器来监测系统状态，当某个传感器发生故障时，可以利用其他正常工作的传感器来纠正系统状态，保证风电机组的稳定运行。
另一种常见的容错控制方法是基于控制器冗余的容错控制方法。
在这种方法中，备用或冗余控制器可以在主控制器发生故障时接管控制任务。
这需要在系统设计阶段对备用控制器进行合理的配置和切换策略的制定。
此外，还需要考虑到备用控制器与主控制器之间的信息交换和同步问题，以确保切换过程的平稳进行。
除了传感器冗余和控制器冗余的方法，还可以使用基于模型的容错控制方法来保证风电机组的安全运行。
在这种方法中，通过建立风电机组的数学模型，并在模型中引入故障，可以利用故障检测和诊断方法来判断故障的发生和类型。
然后，根据检测和诊断结果，采取相应的控制策略来保证风电机组的稳定运行。
总之，风电偏航系统的容错设计和容错控制方法对于保证风电机组的安全运行至关重要。
第四章：容错控制系统故障诊断技术资料
（1）获得可用信息：输入、输出、工作
变量
故障观测器和模型辨识器
（2）运用信息找出故障： 故障阈值
（3）如果故障发生，产生报警或故障切 换， 故障重构 ；如果正常，转向步 骤（1）
故障检
u(t), y(t), 系统参数 测算法 故障报警
故障
u(t), y(t), 系统参数 机理 故障定位
u (t)
(t)
lim
t
e(ADC)(t) d j n() dτ
0
E s
(t)
t lim t
0
Ce (ADC)(t)
dj
n() dτ
emj
n(t)
显然，传感器故障的稳态输出误差方向处在 (C d j,emj) 构成 的二维平面上，而不是某个固定方向上。
鲁棒观测器
舵机故障 参数漂移 传感器动故态障递归网络 记忆功能强
u (t )
执行机构 ―
系统线性方程
X AX Bu
传感器收敛Y速(t度) 快 Y= C鲁X 棒性强
增加关联层
增加自反馈
控制器
……
…… ……
关 关联 联层 层
uu((kk 11))
B
输 输入 入层 层
控制器故障 D xxcc((kk))
干扰
d
D
E
u
++ B
x
++ y C
+
A
Kp
f
D
KI
+
++ B
+
-
x
C +y
飞行器故障诊断与容错控制技术研究
飞行器故障诊断与容错控制技术研究随着科技的不断发展，飞机作为一种重要的运输工具，越来越受到人们的喜爱。
然而，由于长期的使用以及各种不可预知的因素，飞机也会面临各种故障，这不仅会影响飞机的飞行安全，还会严重影响乘客的生命安全。
因此，在飞行器设计过程中，飞行器故障诊断与容错控制技术应成为研究的重点。
飞行器故障诊断飞行器故障诊断是指当飞行器出现故障时，对该故障进行检测和诊断的过程。
在飞机设计时，必须考虑到可能出现的故障及其危害，制定相应的故障检测方案。
飞机故障检测可以分为基于信号的检测和基于数据的检测两种。
基于信号的故障检测通常采用传感器对飞机各部分的物理参数进行监测，发现异常情况后通过信号处理进行故障判断。
这种方法的优点是系统简单，成本低，缺点是只能探测在传感器测量范围内的故障，不能探测到表面上看起来正常但实际已经失效的部件。
而基于数据的故障检测则是通过对整个飞机状态进行模型预测，将实际的状态与预测的状态进行比较，如果存在差异就说明存在异常情况。
这种方法的优点是可以探测到传感器测量范围外的故障，缺点是成本高且处理过程比较复杂。
飞行器容错控制容错控制是指当发生故障时，能够按照某种机制保证飞机的飞行安全。
容错控制通常需要在飞机自身、飞行控制系统和飞行员之间建立一个多级检测和保护系统，对出现的故障进行快速响应和解决。
在飞行器设计过程中，通常会通过冗余设计来实现容错控制。
冗余设计是指设计多个相同的部件来担负相同的功能，一旦某一部件损坏，其余的部件就可以接替其工作，保证飞机的正常运行。
除了冗余设计之外，还可以通过软件容错机制实现容错控制。
软件容错机制是指在飞行控制系统的软件程序中设计容错代码，当控制程序发生错误时，系统可以自动启动容错代码，使飞机继续安全运行。
飞行器故障诊断与容错控制技术的应用飞行器故障诊断与容错控制技术是目前飞行器设计中的重要组成部分。
这些技术的应用可以提高飞机的安全性和可靠性，为乘客提供更安全的出行体验。
高可靠性机器人系统的故障诊断与容错控制研究
高可靠性机器人系统的故障诊断与容错控制研究摘要：机器人系统在各种应用场景中发挥着重要的作用，然而，由于运行环境的复杂性和系统本身的复杂性，机器人系统很容易遭遇故障。
为了确保机器人系统的高可靠性，故障诊断与容错控制成为了重要的研究方向。
本文综述了近年来在高可靠性机器人系统故障诊断与容错控制方面的研究进展，包括故障诊断方法、容错控制策略和评估指标等。
1. 引言机器人系统可应用于各种领域，如工业自动化、医疗服务、农业等。
然而，机器人系统在运行过程中很容易遭遇故障，而这些故障可能导致系统不能正常工作，甚至产生危险。
因此，为了确保机器人系统的高可靠性，故障诊断与容错控制成为了重要的研究方向。
2. 高可靠性机器人系统的故障诊断方法故障诊断是指通过检测和分析机器人系统的状态信息，确定其是否存在故障，并找出故障的原因和位置。
近年来，研究人员提出了多种故障诊断方法，包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于知识的方法。
2.1 基于模型的方法基于模型的故障诊断方法是利用机器人系统的数学模型进行故障诊断。
这种方法需要精确的模型，因此对模型的建立和参数的估计要求较高。
常用的模型包括物理模型、统计模型和混合模型。
基于模型的方法在故障诊断方面具有较高的准确性和有效性，但对于复杂系统建模较为困难。
2.2 基于数据驱动的方法基于数据驱动的故障诊断方法是通过分析机器人系统的运行数据来进行故障诊断。
这种方法不需要系统模型，但需要大量的故障数据用于训练和测试。
常用的数据驱动方法包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法。
基于数据驱动的方法适用于复杂系统的故障诊断，但需要大量的数据和计算资源。
2.3 基于知识的方法基于知识的故障诊断方法是利用专家知识和规则对机器人系统进行故障诊断。
这种方法不需要系统模型和大量的数据，但需要专家知识的获取和表示。
常用的知识表示方法包括规则库、专家系统和本体论。
基于知识的方法具有较高的可解释性，但对专家知识的依赖较强。
控制系统的容错控制
控制系统的容错控制作者：田英英来源：《科学与财富》2017年第03期现代科学技术的迅猛发展，以及工业系统的规模、复杂程度和自动化、智能化水平越来越高，使得对控制系统的可用性、费用、效率、可靠性、安全性和环境保护等问题的研究变得越来越重要。
如何提升控制系统的安全性、可靠性是非常重要的一项研究课题。
如果控制系统一旦出现故障，将会导致局部系统，甚至整个系统的运行异常，乃至系统行为的彻底改变，在实际系统的运行中，故障可能会随时发生。
为了保障实际系统的可靠性、可维护性和安全性，迫切需要设计容错控制，容错控制（Fault Tolerant Control， FTC）作为一门交叉性很强的学科领域，包括了很多先进的控制理论，比如：鲁棒控制、智能控制、自适应控制等。
容错控制是指当故障发生时系统具有自我调节能力，使其能够稳定运行并且系统其他性能指标维持在一定容许范围的一类控制。
容错控制的设计思想最早可以追溯到1971年，以Niederlinski提出完整性控制新概念为标志[1]。
1986年9月在美国加州Santa Clara大学举行的控制界专题讨论会正式提出了容错控制的概念。
1985年，Eterno等人将容错控制进行分类，进一步完善容错控制体质。
随着现代控制理论、自适应控制、鲁棒控制以及故障诊断估计技术的发展。
容错控制技术也得到了不断的发展和完善，目前已成为了控制领域的热点研究方向之一。
在1997年，Patton 教授撰写了容错控制方面比较有代表性的综述文章，全面阐述了容错控制所面临的问题和基本解决方法[2]。
最近文献[2-9]对容错控制的发展做了较为系统的总结。
我国容错控制的研究与国外基本同步，并且我国学者不论是在容错控制的理论研究还是实际应用方面都有杰出的贡献。
1987年叶银忠等学者发表了容错控制方面的论文[10]，并于次年发表了第一篇综述文章[11]。
此后，我国学者周东华、程一、葛建华、胡寿松等又将容错控制技术运用于动态系统及传感器失效研究上。
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Zk 1 N Ci xˆi k
k
1,
Si
m
Pr
j0
Hj
Zk 1
N
C
j
xˆ j
k
k
1
,
S
j
分别设计m+1个相应稳定的LQG调节器，设每个调
节器的控制规律为 ui k ，则多模型自适应控制律为
m
uk Pr Hi Zk ui k i0
多模型自适应控制器的
结构如右图：
每个LQG调节器由 实际的控制信号和输出 系统 测量值所驱动，输出与 相应模型匹配的残差矢
目前的完整性问题研究的对象都是线性定 常系统
参考文献
[1] 俞金寿. 工业过程先进控制技术[M].上海：华东理工大 学出版社，2008.
[2] 王福利，张颖伟.容错控制[M].东北大学出版社，2003. [3] 葛建华, 孙优贤. 容错控制系统的分析与综合[M].
杭州: 浙江大学出版社, 1994.
被动容错控制是在故障发生前和发生后使用同样 的控制策略，不进行调节。
被动容错控制包括：同时镇定，完整性控制，鲁 棒性容错控制，即可靠控制等几种类型。
• 主动容错控制
主动容错控制是在故障发生后需要从新调整控制 器参数，也可能改变控制器结构。
主动容错控制包括：控制器重构，基于自适应控 制的主动容错控制，智能容错控制器设计的方法。
输出
yf Cf x
式中， Cf 是 C 去掉第 i 行后所得到的矩阵；
y f 是 y 去掉 yi 后得到的矢量。
设第i个传感器和其他传感器输出有线性依赖关系，即
yˆi Ciy f
Ci R1m1
所以可以从 m 维1的输出 综y合f 出 维m的输出 yˆ
• 使重构系统的特性结构尽可能接近原系统的特征结构
一、概述
• 1.1 引言 随着工业过程越来越趋向于大型化和复杂化，
以及大规模高水平的综合自动化系统的出现，对控 制质量的要求日趋突出，切实保障现代复杂过程的 可靠性与安全性，具有十分重要的意义。
• 1.2 概念 容错控制系统是在元部件（或分系统）出现故
障时仍具有完成基本功能能力的系统，其科学意义 就是要尽量保证动态系统在发生故障时仍然可以稳 定运行，并具有可以接受的性能指标。
若 Q 0，则 A,Q1 2 是可观测的。
s1
0
•
l
•
•
0
sn
1 第i个执行器正常 si 0 第i个执行器故障
• 参数空间设计法
设单输入系统
•
x Ax Bu
首先在s平面上为闭环系统的特征值确定一个允许
的区域 ，将s平面上的 域映 射到参数空间U中，可
得 ，即 P
P PT PT 1 1 s sn T n s si
三、容错控制设计的主要方法
容错控制器的设计方法有硬件冗余方法和解析冗 余方法两大类。 3.1 基于硬件结构上的考虑
对于某些子系统可以采用双重或更高重备份的方 法来提高系统的可靠性。只要能建立起冗余的信号 通道，这种方式可用于对任何硬件环节失效的容错 控制。
从设计原则着眼，又可ຫໍສະໝຸດ 为下列几种：3.1.1 静态硬件冗余 例如设置三个单元执行同一项任务，把他的处理结 果，如被控变量相互比较，按多数原则（三中取二） 确定判断和确定结构值。
Velle讨论了状态反馈系统执行器中断时，状态反馈 矩阵的重构问题。其基本思想是重新计算状态反馈矩 阵，使闭环反馈系统在正常条件和故障发生后的特征 值和特征矢量尽可能接近，设 和 是ci 闭V环i 系统正常 状态下的特征值和特征矢量，当系统发生故障后，希 望寻找新的反馈矩阵 ，使得K故f 障反馈系统的
执行器
被控对象
监测诊断系统
故障检测
数据库
故障识别与估计器
容错控制器
传感器 知识库 知识获取
四、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
受到非线性系统自身的理论限制，非线 性容错的结果非常有限，非线性系统缺乏一 般的控制器的综合方法。 • 自适应容错控制
因为自适应系统的本质是非线性系统，涉 及辨识和FDI以及参数调度重构等问题。 • 高维、时变、时滞多变量系统的容错控制
二、容错控制分类
容错控制可以从不同的角度分类
• 按系统：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：执行器、传感器、控制 器故障容错控制
• 按设计方法特点：被动容错控制、主动容 错控制
• 被动容错控制
其是设计适当固定结构的控制器，该控制器除了 考虑正常工作状态的参数值以外，还要考虑在故障 情况下的参数值。
态成为不可测状态，即使一些 Ki 0 。选择 k1,, kn
的取值范围，使得某些 ki由正常值变成0后，
K k1,,0,, kn 依然处在 K上。
k1
B
G
D
E
L M
K N
F A
H
J
k2
C
3.3.3 基于自适应估计的容错控制器设计
多模型自适应控制就是要给定的m+1个状态空 间模型中，在线的选取一个与对象实际特性最接 近的模型，并据此设计控制器。实际上就是m+1 个单模型设计的问题，关键是正确选择模型。
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 Vi k
Wi
k
i 0,1,, m
当 Wik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
PrHi
Zk
Pr Hi
LQG-C0
LQG-C1
. . .
量和控制信号，分别计
算 Pr Hi Zk 和控制信号
uk 。
LQG-Cm
其稳定条件是 Eri k s E j ri k
此时条件概率 Pr Hi Zk
趋于1，即系统稳定。
条件概率Pr(Hi/Zk)
i j
3.3.4 基于人工智能的容错控制 • 基于专家系统的容错控制
3.2.1 控制器重构
重构的原则是使重构后的系统在性能上尽量接近原 系统，或者即使系统性能有所降低，也能保证系统 的最低性能要求，如稳定性等。
• 利用测量之间或控制之间的依赖关系 设有如下系统 •
x Ax Bu y Cx 式中， C Rmn ; A Rnn ; B Rnr
在第i个传感器失效后（C矩阵的第i行变为零），有
3.1.2 动态硬件冗余
如果某台在干预范围内的装置出错，就将候补 装置切换上去，由他接替前者工作。
3.2 基于解析冗余上的考虑
与“硬件冗余”相对的是“软件冗余”，软件冗 余又可分为解析冗余、功能冗余和参数冗余三种， 他是利用系统中不同部件在功能上的冗余性，通过 估计，以实现故障容错。
通过估计技术或其他软件算法来实现控制系统容 错性具有性能好、功能强、成本低和易实现等特点。
i 1
si , i 1, , n
设有控制律 u K T x K T k1,, kn
将 P 映射到V参数空间上可得 K K 使P P的K
eT
显然
K T PT
1E
E
eT An
eT 0, , 0, 1b, Ab, , An1 b 1
其设计思想是，当系统有传感器失效时，必然使一些状
特征值 ci和特征向量Vfi 满足两个条件：
n
2
a
min Kf
i1
fi
ci
;
b min Vfi Vi 2 i 1,2,, n.
基于系统特征值和特征矢量配置方法，即可得到 上述反馈矩阵Kf的计算公式。
3.2.2 完整性控制器设计
完整性指的是当控制系统中有一个或多 个部件失效时，系统仍能保持稳定性的性质
• 时域设计方法
在被控对象是渐进稳定的假设中，以用 lyapunov矩阵方程的半正定解来构造对执 行器失效具有高度完整性的控制律。 考虑线性可控系统
•
x Ax Bu
A的特征值均在左半复平面，则状态反馈控制 律
u LBT Px
对于任意Ll 可保证系统渐进稳定。其中，P满足方程
PA AT P Q 0