[发明专利]针对传感器和执行器故障系统的滑模预测容错控制方法

说明书

本发明公开了针对传感器和执行器故障系统的滑模预测容错控制方法。针对于具有传感器和执行器故障的离散系统，提出了一种可以同时估计传感器故障和执行器故障的观测器，并且设计了一种新型滑模预测容错控制算法。设计可以观测执行器故障和传感器故障的比例积分观测器来估计故障值得大小；设计全局滑模面作为预测模型，令系统的初始状态就位于滑模面上，避免滑模趋近过程的失稳；设计带有不确定性和干扰补偿的幂次函数参考轨迹，削减不确定性和扰动对系统的不良影响并且极大程度的削减了抖振；同时，在滚动优化环节设计新型的鲸鱼优化算法来进行控制律的寻优，本发明用于一类存在传感器故障和执行器故障的多故障非线性系统的容错控制问题。

本发明涉及一种针对传感器故障和执行器故障系统的滑模预测容错控制方法，属于不确定离散控制系统的容错控制技术领域。

背景技术

近年来，新兴的技术理论推动着四旋翼直升机产业蓬勃发展，四旋翼直升机向着更便捷，更智能的方向不断迈进，在军事和民用领域得到了广泛的应用，扮演者至关重要的角色。因此，针对于四旋翼直升机控制系统的研究也成为了控制领域的研究热点，越来越多的科研人员着力探究更高效，更稳定的四旋翼直升机的控制算法，也取得很多成果。

然而，四旋翼直升机是一个由四个电机驱动(四个控制输入)却有六个输出状态(自由度)的典型欠驱动系统，其稳定性较差，发生故障或者出现外部干扰很容易导致整个系统的崩溃。由于四旋翼直升机的电机与旋翼长期高强度运转，导致执行器故障的发生率很高。同时，恶劣的机载环境存在着温度变化、机械振动等因素极易导致四旋翼直升机的传感器模块发生故障。如果发生故障后没有及时的被检测出来或处理，将会导致巨大损失。基于这些因素，针对四旋翼飞行器设计行之有效的故障诊断模块和容错控制算法十分有必要。执行器和传感器故障的普遍存在大大加剧了四旋翼直升机系统的控制难度，为了保证在故障情况下的稳定性，各国的研究人员进行了大量的研究。

目前，针对于四旋翼的容错控制方法很多，主要可以分为两个大类，主动容错控制与被动容错控制。被动容错控制借鉴了鲁棒控制的设计思想，通过设计确定的控制器来抑制故障对闭环系统的不良影响；主动容错控制策略通常需要故障检测单元(FDD)来获取故障信息，根据故障的实际情况采取相应的控制策略。故障诊断技术最早可以追溯到上世纪的70年代初，其中最早出现的是基于解析模型的方法，并在理论研究中取得很大的进展和突破，特别是基于观测器的故障的检测和估计技术，研究人员们也研究出了大量的研究成果，包括滑模观测器，非线性状态观测器，H_∞观测器等等。除了基于解析模型的方法，还有基于信号处理的方法和基于知识的方法等等。如今，容错控制理论也逐渐趋于成熟，很多具有创新性的理论研究也在工程实际中得到了证实和应用。容错控制领域的学者们针对于存在故障的系统，设计相应的容错控制器，例如：滑模容错控制器，自适应容错控制器等等。很多新颖的容错控制算法，故障诊断理论也不断被提出，故障诊断与容错控制成为控制领域的独立分支发展极为迅速.。

滑模预测方法由滑模方法和预测方法演化而来。滑模便结构控制本质上是一种特殊的非线性控制，其可以在动态过程中，可以根据当前的状态有目的的不断变化。滑模控制方法在设计的过程中，对参数摄动和外在扰动具有一定鲁棒性，并且响应快速。所以在处理具有参数摄动，外部扰动和存在故障的系统上具有极好的效果。而模型预测控制 (MPC)可以在各采样时刻根据系统模型，在线求解控制律，求解得到的控制律是实时的在线的。因此，模型预测对模型结构的依赖很小，克服了传统方法对模型的严重依赖，除此以外，模型预测可以展示系统未来的动态行为，为后续的滚动优化提供经验。综上，滑模预测控制方法，综合两种方法的优势，可以很好的处理故障系统，获得良好的控制性能。

目前，容错控制方法层出不穷，但是，在同时处理传感器故障和执行器故障这类问题上很少进行深入研究和分析。

发明内容