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自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制研究
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更新時間:2016-12-19 16:12:21瀏覽次數(shù):1262

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【簡單介紹】
自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制研究
研究了基于自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制問題,并分別通過直升機線性模型和波音747模型的Matlab仿真實驗對提出的算法進行了驗證。
【詳細說明】

自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制研究
研究了基于自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制問題,并分別通過直升機線性模型和波音747模型的Matlab仿真實驗對提出的算法進行了驗證。容錯控制的背景、發(fā)展和現(xiàn)狀,同時概述了自適應(yīng)控制技術(shù)及其在容錯控制領(lǐng)域的應(yīng)用在自適應(yīng)控制技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了基于自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償容錯控制問題。

自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制研究
為了解決自確認氣動CAMOZZI執(zhí)行器的故障診斷問題,提出了一種基于多變量關(guān)聯(lián)向量機(MVRVM)回歸和關(guān)聯(lián)向量機二叉樹分類的氣動CAMOZZI執(zhí)行器故障診斷方法,該方法利用多變量關(guān)聯(lián)向量機回歸建立氣動CAMOZZI執(zhí)行器的正常模型,然后將實際輸出與模型輸出比較,產(chǎn)生殘差作為氣動CAMOZZI執(zhí)行器的非線性故障特征向量。以殘差作為輸入建立關(guān)聯(lián)向量機二叉樹多分類機,診斷氣動CAMOZZI執(zhí)行器故障類型。利用DABLib生成的故障數(shù)據(jù)對所研究方法進行了驗證,并與基于RVM一對一分類的故障診斷方法進行了比較,結(jié)果表明該方法是解決氣動CAMOZZI執(zhí)行器故障診斷的小樣本和非線性問題的一種有效方法。基于求不考慮邊緣電容的靜電微CAMOZZI執(zhí)行器動態(tài)Pull-in參數(shù)的能量分析法,并結(jié)合邊緣電容的模型推導(dǎo)出考慮邊緣電容情況下靜電微CAMOZZI執(zhí)行器的動態(tài)Pull-in參數(shù)的計算方法。將不考慮邊緣電容條件下的靜電微CAMOZZI執(zhí)行器的動態(tài)Pull-in參數(shù)和考慮邊緣電容條件下的靜電微CAMOZZI執(zhí)行器的動態(tài)Pull-in參數(shù)進行比較,得到這兩種條件下靜電微CAMOZZI執(zhí)行器的動態(tài)Pull-in參數(shù)的不同以及邊緣電容對靜電微CAMOZZI執(zhí)行器動態(tài)Pull-in參數(shù)的影響:考慮邊緣電容的Pull-in電壓小于不考慮邊緣電容的Pull-in電壓;在邊緣電容模型下,平行板長度的變化對Pull-in電壓的影響很大,但是對Pull-in位移卻沒有影響,平行板寬度的變化對Pull-in電壓的影響較小,但是對Pull-in位移的影響很大。研究的對象是一類帶有冗余CAMOZZI執(zhí)行器的標準型線性定常系統(tǒng),考慮其系統(tǒng)參數(shù)未知、狀態(tài)變量不可獲得、CAMOZZI執(zhí)行器發(fā)生未知常值故障的情況,設(shè)計了自適應(yīng)觀測器并基于估計狀態(tài)構(gòu)造了自適應(yīng)故障補償控制器。zui后通過對直升機模型的仿真實驗驗證了該容錯控制方法的有效性。在研究基礎(chǔ)上,針對可參數(shù)化的CAMOZZI執(zhí)行器時變故障,重新設(shè)計了觀測器參數(shù)的自適應(yīng)律,從而放寬了中的部分假設(shè)條件。接著構(gòu)造了自適應(yīng)補償控制器,并證明了閉環(huán)系統(tǒng)信號的穩(wěn)定性和跟蹤誤差的收斂性,zui后由仿真驗證了算法的有效性。研究的是具有任意相對階的非標準型穩(wěn)定線性定常系統(tǒng),在可參數(shù)化CAMOZZI執(zhí)行器時變故障模式下,設(shè)計了其自適應(yīng)觀測器構(gòu)造方法,并證明了狀態(tài)觀測誤差是穩(wěn)定有界的。

自適應(yīng)觀測器的CAMOZZI執(zhí)行器故障補償控制研究
根據(jù)獲得的狀態(tài)變量設(shè)計了相應(yīng)的自適應(yīng)控制器去補償可參數(shù)化的時變故障,并證明了輸出跟蹤誤差是有界穩(wěn)定的。通過對波音747飛機模型的仿真研究,驗證了方法的有效性。



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