[发明专利]一种基于虚拟传感器的离散非线性系统的MFAC容错控制方法

权利要求书

1.一种基于虚拟传感器的离散非线性系统的MFAC容错控制方法，其特征在于，包括：

构建存在传感器故障的单输入输出的离散时间非线性系统模型，并利用紧格式动态线性化方法对所述单输入输出的离散时间非线性系统模型进行线性化处理，得到基于紧格式动态线性化系统模型；

基于所述紧格式动态线性化系统模型和控制输入的准则函数，建立无故障无模型自适应无容错控制算法；

根据执行器饱和时的输入大小和输入速率引起的约束问题，获取被限制后的系统输入，并基于所述执行器饱和时的系统输入和实际输入的误差以及所述无故障无模型自适应无容错控制算法，构建抗饱和补偿器控制算法；

基于所述抗饱和补偿器控制算法、所述被限制后的系统输入以及所述基于紧格式动态线性化系统模型，构建故障时无模型自适应容错控制算法；

所述基于所述抗饱和补偿器控制算法、所述被限制后的系统输入以及所述基于紧格式动态线性化系统模型，构建故障时无模型自适应容错控制算法包括：

基于所述抗饱和补偿器控制算法、所述被限制后的系统输入以及所述基于紧格式动态线性化系统模型，构建所述故障时无模型自适应容错控制算法为：

其中，u₀(k)为实际输入，σ为受输入变化约束的正因子系数，为时变PPD参数的估计，y^*(k+1)为期望的输出信号，y_s(k)为传感器在k时刻的测量值，a为传感器偏差的比例系数，为传感器故障的估计，ρ(k)为补偿信号，ξ∈(0,1)为饱和参数，Sat(·)是一个饱和函数，T_s表示采样时间，u_min为输入的最小值，u_max为输出的最大值，为输入速率的最小值，为输入速率的最大值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建存在传感器故障的单输入输出的离散时间非线性系统模型，并利用紧格式动态线性化方法对所述单输入输出的离散时间非线性系统模型进行线性化处理，得到基于紧格式动态线性化系统模型包括：

构建存在传感器故障的单输入单输出离散时间非线性系统的模型：

y(k+1)＝f(y(k)，...，y(k-d_y)，u(k)，...，u(k-d_u))

y_s(k)+y(k)+aβ(k)

其中，y(k)∈R和u(k)∈R分别为系统在k时刻的输出和输入,d_y和d_u为未知阶数，f(·)为未知非线性函数向量，k为时刻，y_s(k)为传感器测量输出值，a为传感器偏差的比例系数，β(k)为传感器故障，其计算公式为：β(k+1)＝θβ(k)+v(k)，θ为可调参数，v(k)为传感器的伪故障输入；

通过紧格式动态线性化方法将所述传感器故障时单输入单输出离散时间非线性系统的模型进行线性化，得到所述基于紧格式动态线性化系统模型；

其中，所述基于紧格式动态线性化系统模型为：

y_s(k)＝y(k)+aβ(k)

其中，为时变伪偏导数参数，且满足Δu(k)＝u(k)-u(k-1)为相邻两个时刻的输入变化。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述紧格式动态线性化系统模型和控制输入的准则函数，建立无故障无模型自适应无容错控制算法包括：

所述控制输入的准则函数为：

J(u(k))＝|y^*(k+1)-y(k+1)|²+λ|u(k)-u(k-1)|²

其中，λ0为一个权重因子，用来限制控制输入量的变化，y^*(k+1)为期望的输出信号；

将所述基于紧格式动态线性化系统模型代入所述控制输入的准则函数中，得到所述无故障无模型自适应无容错控制算法为：

其中，u₀(k)为实际输入，σ为受输入变化约束的正因子系数，为时变PPD参数的估计。