[发明专利]基于迭代自适应观测器的无人舰艇故障估计方法

权利要求书

1.一种基于迭代自适应观测器的无人舰艇故障估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1：通过坐标变换将同时含有舵机失效、传感器故障的无人水面艇模型分解为两个子系统，其中子系统1只含有舵机故障，子系统2只含有传感器故障；

步骤1.1：建立带有舵机失效与传感器故障的无人水面艇数学模型：

其中，状态向量x_o(t)＝[v(t) r(t) ψ(t) p(t) φ(t)]^T，干扰向量d(t)＝[w_ψ w_φ]^T，控制输入u(t)＝δ(t)，ρ(t)是未知的执行器效率因子，y_o(t)∈R^p是量测输出信号，f_s(t)＝[f_s1,f_s2,...,f_sq]^T∈R^q是传感器故障向量；变量v(t)，ψ(t)，φ(t)，r(t)和p(t)分别表示舵产生的无人艇横移速度，航向角，横摇角，平摆速度和横摇速度；δ(t)表示舵角；w_φ(t)和w_ψ(t)表示海浪引起的横摇角和航向角的扰动；T_v和T_r是时间常数；K_vr，K_dv，K_dr，K_dp，K_vp是已知的增益；w_n和ζ分别表示无阻尼固有频率和阻尼比，系统矩阵表示为：

C_o＝I₅

其他模型参数：干扰与故障需满足：D_os∈R^5×q为传感器故障系数矩阵，满足于q≤5；舵机的效率因子ρ(t)满足于0＜ρ(t)≤1；干扰d(t)满足于||d(t)||≤d^*；传感器故障f_sv(t)满足于|f_sv(t)|≤s_uv，d^*，s_uv，s_dv为未知的正数；

步骤1.2：对于步骤1.1中公式(1)所描述的无人艇数学模型，求取可逆阵M∈R^5×5和N∈R^5×5，满足：

其中，A₁∈R^3×3，G₁∈R^3×1，G₂∈R^3×2，C₁∈R^3×3是可逆的，D∈R^2×q；

步骤1.3：引入线性变换x(t)＝Mx_o(t)，y(t)＝Ny_o(t)，x₁(t)∈R³，y₁(t)∈R³，得到只含有舵机故障的子系统1与只含有传感器故障的子系统2：

子系统1：

子系统2：

步骤1.4：定义一个可测量的输出变量

然后，构造增广向量给定公式(2)被重写为：

子系统1：

最后，得到增广后的子系统2：

其中，ξ(t)∈R²是子系统2的量测输出；

步骤2：针对子系统1，根据自适应故障观测器估计执行器效率因子；

其中，是x₁(t)的估计值；是在第k个迭代观测器中的估计值；是执行器效率因子ρ(t)的估计值；A_f∈R^3×3是待计算的矩阵参数；观测器输入u_d(t)为：

其中，是d^*的自适应估计；P∈R^3×3是待计算的正定对称矩阵；b₀和b₁是给定的正数；

和的自适应律为：

其中，c₁，c_d1，c_d2是给定的正数；

步骤3：针对子系统2，根据迭代自适应故障观测器估计传感器故障；

其中，是的第k个迭代观测器中的估计值；θ是迭代次数最大值；L_p∈R^4×2是观测器增益，L_p满足使是一个稳定的矩阵；

是传感器故障的估计值，其迭代自适应率为：

k＝1时：

k≥2时：

其中，c_sv是给定的正数；Π_1v是矩阵Π₁∈R^q×2的第v行，Π_2v是矩阵Π₂∈R^q×2的第v行，v＝1,2,...,q；

步骤4：建立子系统1与子系统2的误差方程，判断误差系统的稳定性；

步骤4.1：定义估计误差为：

建立误差系统动态方程为：

步骤4.2：根据以下条件判断误差系统的稳定性：

如果存在正值常量δ_s，γ，正定矩阵P∈R^3×3，Q∈R^4×4，矩阵Π₁∈R^q×2，Π₂∈R^q×2，满足：

其中

则误差系统动态方程为有界稳定，参数矩阵P∈R^3×3，矩阵A_f可求解为：