[发明专利]一种基于有限时间观测器的非线性系统执行器鲁棒故障估计方法

说明书

一种基于有限时间观测器的非线性系统执行器鲁棒故障估计方法，它属于非线性系统鲁棒故障估计领域。本发明解决了现有的有限时间观测器在进行非线性系统的故障估计时，未考虑未知输入干扰的问题。本发明方法所采取的主要技术方案为：步骤一、建立含有执行器故障和未知输入干扰的非线性系统模型；步骤二、对非线性系统模型进行解耦获得两个降阶的子系统模型；步骤三、分别基于两个子系统模型进行有限时间观测器的设计；步骤四、求解设计的有限时间观测器的设计参数；步骤五、基于设计的有限时间观测器以及求解出的设计参数对执行器故障进行估计。本发明方法可以应用于非线性系统执行器故障估计。

技术领域

本发明属于非线性系统鲁棒故障估计领域，具体涉及一种基于快速有限时间观测器的非线性系统执行器鲁棒故障估计方法。

背景技术

故障诊断是一个独立的控制问题，随着系统安全性和可靠性的提高，其得到了广泛而深入的研究。在过去的10年中，故障诊断获得了相当多的关注，并被应用于许多类型的现代系统，如工业系统、航空航天系统和机械臂系统等。故障诊断的目的是检测感兴趣故障的发生，并确定其位置，以防止整个系统的瘫痪。故障诊断的主要任务包括故障检测、故障隔离和故障估计。由于故障估计是一种先进的故障诊断方法，不仅可以确定故障发生的时间和位置，还可以确定故障的大小和幅值，因此，故障估计技术得到了广泛研究。

目前，可以用于故障估计的观测器方法大概有：自适应观测器、未知输入观测器、比例积分观测器、神经网络观测器和学习观测器等。这些观测器可以实现渐进地估计系统的故障，即系统状态及故障估计误差收敛到平衡点所需的时间是无限的。与这些渐进或指数收敛观测器相比，有限时间观测器可以确保系统状态及故障估计误差收敛到平衡点所需的时间是有界的。有限时间观测器通常被设计为包含一个或多个小于1的分数幂，这可以提高状态接近平衡点时的估计性能。因此，与那些基于传统渐进式或指数式收敛的观测器相比，它可以产生更快的瞬态响应和更高精度的估计性能。但现有的有限时间观测器在进行非线性系统的故障估计时，一般未考虑未知输入干扰对故障估计结果的影响。但干扰在实际工程领域中是非常常见且不可避免的。因此，有必要针对非线性系统研究基于有限时间观测器的鲁棒故障估计方法。另一方面，故障估计的性能也是值得关注的，在进行故障估计时不仅要保证故障估计的准确性，同时也要保证故障估计的快速性。

发明内容

本发明的目的是为解决现有的有限时间观测器在进行非线性系统的故障估计时，未考虑未知输入干扰的问题，而提出的一种基于有限时间观测器的非线性系统执行器鲁棒故障估计方法。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：

一种基于有限时间观测器的非线性系统执行器鲁棒故障估计方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤一、建立含有执行器故障和未知输入干扰的非线性系统模型；

步骤二、对步骤一中建立的非线性系统模型进行解耦，获得降阶的子系统模型1和子系统模型2；

步骤三、基于子系统模型1进行有限时间观测器1的设计，基于子系统模型2进行有限时间观测器2的设计；

步骤四、求解设计的有限时间观测器1和有限时间观测器2的设计参数，所述设计参数包括待设计的增益系数α₁，α₂，β₁和β₂，以及待设计参数p₁,p₂；

步骤五、基于设计的有限时间观测器1以及求解出的设计参数对未知输入干扰d进行估计，基于设计的有限时间观测器2以及求解出的设计参数对状态向量ξ进行估计；再根据未知输入干扰d和状态向量ξ的估计结果获得执行器故障的估计结果。

进一步地，所述步骤一中，建立的非线性系统模型为：