容错控制的研究现状

容错控制的研究现状

容错控制研究的是当系统发生故障是的控制问题，因此必须首先明确故障的定义。故障可以定义为：“系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可以接受的范围，此时系统性能明显低于正常水平，难以完成系统预期的功能”[28]。而一直以来，对容错控制并没有一个明确的定义。这里给出一个比较容易理解的概念，即所谓容错控制是指当控制系统中的某些部件发生故障时，系统仍能按期望的性能指标或性能指标略有降低（但可接受）的情况下，还能安全地完成控制任务。容错控制的研究，使得提高复杂系统的安全性和可靠性成为可能。容错控制是一门新兴的交叉学科，其理论基础包括统计数学、现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论等，与其息息相关的学科有故障检测与诊断、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等。

容错控制方法一般可以分成两大类，即被动容错控制(passive FTC)和主动容错控制(active FTC)。被动容错控制通常利用鲁棒控制技术使得整个闭环系统对某些确定的故障具有不敏感性，其设计不需要故障诊断，也不必进行控制重组，其一般具有固定形式的控制器结构和参数。但常常由于故障并不是经常发生的，其设计难免过于保守，并且其性能也不可能是最优的，而且一旦出现不可预知故障，系统的性能甚至稳定性都可能无法保障[29-31]。但它可以避免在主动容错控制当中由于需要检测诊断故障以及重组控制律造成的时间滞后，而这在时间要求严格的系统控制中是很重要的，因此被动容错控制在故障检测和估计阶段是必须的，它可以保证在系统切换至主动容错控制之前系统的稳定性[29-31]。主动容错控制可以对发生的故障进行主动处理，其利用获知的各种故障信息，在故障发生后重新调整控制器参数，甚至在某些情况下需要改变控制器结构。主动容错控制大多需要故障诊断（FDD）子系统，这正是其优于被动容错控制之处。Patton教授有一著名论断，即“离开了FDD单元，容错控制所能发挥的作用就会非常有限，只能对一些特殊类型的故障起到容错的作用”[20]。

（1）被动容错控制

被动容错控制基本思想就是在不改变控制器和系统结构的条件下，从鲁棒控制思想出发设计控制系统，使其对故障不敏感。其特点是不管故障发生不发生，它都采用不变的控制器保证闭环系统对特定的故障具有鲁棒性。因此被动容错控制不需要故障诊断单元，也就是说不需要任何实时的故障信息。从处理不同类型故障分，被动容错控制有可靠镇定、联立镇定和完整性三种类型。

可靠镇定是针对控制器故障的容错控制。其研究思想始于Siljak 在1980 年[2]提出的使用多个补偿器并行镇定一个被控对象。之后一些学者又对该方法进行了深入研究[32-34]。文[32]针对单个被控对象证明了当采用两个补偿器时，能够可靠镇定的充要条件是被控对象是强可镇定的。但条件若不满足，补偿器就会出现不稳定的极点，闭环系统就不稳定；另一方面，即使条件满足并有解，如何设计这两个补偿器也是极其困难的。文[33]做了进一步研究，给出了两个动态补偿器的参数化设计方法，能够得到可靠镇定问题的解，从而部分解决了上

述问题。文[34]做了更进一步的研究，给出了针对多变量系统不满足强可镇定情况下，采用多个并列的动态补偿器进行可靠镇定问题的求解方法。综上所述，可靠镇定问题已基本趋于成熟。

联立镇定是针对被控对象内部元件故障的容错控制。实质上是设计一个控制器去镇定一个动态系统的多个模型的问题。这种方法尤其适用于非线性对象，即非线性控制往往是在某一工作点进行控制，那么工作点化，其对应线性模型也会变化，由于该设计具有联立镇定能力，所以可以镇定非线性系统的多个工作点模型。该问题近十几年来学者关注颇多[35-37]。其中文[35]是研究关于联立镇定的先驱。文[36] 基于广义的采样数据保持函数，得到了联立镇定问题有解以及实现线性二次型最优控制的充分条件，还有相应控制律的实现方法。可以说其在该问题的研究上取得了重要进展。

完整性控制是针对传感器和执行器故障的容错控制。该问题一直是被动容错控制领域研究的比较多的内容。一般来说，在控制系统中，传感器和执行器最易发生故障，因此对该问题的研究具有很高的应用价值。在某些执行器失效的情况下，即使系统开环是稳定的，闭环也会出现不稳定情况。如果在部分执行器失效时整个系统仍能稳定工作，则称该系统具有完整性。完整性控制一般研究的对象是MIMO 线性定常系统[8,38-43]。文[8] 对执行器断路的完整性问题做了研究，提出了求解静态反馈增益阵的一种简单的伪逆方法。然而，其缺陷是并不能保证闭环系统在故障状态下稳定。文[39]进一步考虑了执行器在各种故障下的容错控制问题，给出闭环系统配置在预定区域中的完整性问题的数值求解方法。该方法不仅实现了故障恢复问题，而且还考虑了故障后闭环系统恢复的动态特性问题。但其缺陷是当系统的维数大于3时，解析解不存在，甚至可能无解。文[40]基于相容非线性方程组数值优化方法，提出具有传感器故障完整性控制的状态反馈律设计法。近年来，分散关联大系统的完整性问题受到了越来越广泛的关注[41-43]。文献[41]基于D稳定条件讨论了一类大系统的完整性问题，给出了传感器故障情形下系统D稳定的充分条件。文献[42]研究了不稳定大系统的完整性问题，采用双闭环控制，分内外两个环，内环通过纯比例环节控制不稳定过程，外环基于完整性设计实现传感器故障的容错问题，并给出了控制器求解的线性矩阵不等式条件。

被动容错控制方法还有很多，诸如基于多目标线性优化和LMIs技术[44]，基于QFT方方法[47,48]，基于绝对稳定性理论[49]，基于李亚普诺夫重构理论的方法[50,51]法[45,46]，基于H

等。

（2）主动容错控制

被动容错控制方法虽然能够保持一定的系统性能，但其大多研究考虑的仅是线性系统。而且由于该方法只从鲁棒性考虑，一是难免保守，二是其对故障容错的自适应能力非常有限。而主动容错控制是在故障发生后根据故障情况对控制器的参数重新调整，甚至还要改变结构。也就是说主动容错控制对发生的故障能够进行主动处理。其对故障何时发生，故障发生幅度的自适应性容错能力相比被动容错控制强了许多。多数主动容错控制需要故障诊断子系

统，少部分虽然不需要，但需要已知各种故障的先验知识。因此主动容错控制需要设计较多的控制算法，虽然如此，但其能够更大限度的提高控制系统的性能。因此，主动容错控制受到研究者的更多关注。主动容错控制通常按照容错控制器的重构规则，分为控制律重新调度、控制律重构设计和模型跟随重组控制[28]。

控制律重新调度是最简单的主动容错控制，其基本思想是首先离线计算出各种故障下所需的合适的控制律增益参数，当故障诊断单元获得最新故障信息后，依据信息选则一个前面计算存储的合适的增益参数，得到控制律进行容错控制[52,53]。研究表明，通过专家系统进行这类增益调度具有很好的效果[54]。

控制律重构则是近年来受到学者广泛关注的主动容错控制方法，现有的研究成果还不多[28,55-58]。该方法也要通过故障诊断单元获得故障信息，在线进行重组或重构控制律。在线重组类似控制律重新调度，先要离线设计出可能故障的容错控制律，当故障发生后，根据故障诊断单元提供的信息，重组容错控制律进行控制；在线重构则是在故障发生后，在线设计容错控制律进行容错控制。文[55]采用“混合控制器”的概念，设计了一个具有自修复功能的飞行控制系统，当诊断出某个机翼故障，就重新分配控制作用到其余执行器。该文还提出了一种通过极大化某一频域性能指标来重构控制律的新思想。文[56]针对飞机的元件故障，通过Lyapunov 方法设计了一种基于模型参考的控制律重构方法，该方法保证在飞机出现内部故障时还能稳定飞行。文[57]提出了一种基于影响图的实时专家系统容错控制方法，其将正常情况和故障情况分别处理，实际上是一个切换系统。为提高控制精度，正常时采用模型参考自适应控制律；当检测到系统出现故障，已处于不稳定的边沿时，实时切换控制律到一种简单的PI 控制器，使系统快速恢复至正常状态。控制律重构方法控制器的结构在故障前后一般并不相同，一般在故障比较严重的情况下使用。

模型跟随重组控制的思想实际上是采用模型参考自适应控制的思想，即不管故障是否发生，保证被控过程的输出始终自适应地跟踪参考模型的输出。也就是说随着故障的发生，实际过程随之发生变动，控制律随之自适应地进行重组，保持被控对象对参考模型输出的跟踪[59-61]。因此，可以说模型跟随重组容错控制不需要故障诊断单元。文[62]进一步提出了结合模型跟随重组控制与控制律重构设计的一种基于模糊学习系统的专家监控方案，并应用于F-16战斗机的容错控制。模型跟随重组方法与控制律重构方法恰恰相反，适用于在故障不太严重的情况下使用，其缺陷是不能处理故障前后系统结构发生较大变化的情况。

主动容错控制方法已有很多，主要针对线性系统的参见以下文献[63-68]。

（3）非线性系统容错控制

非线性系统控制一直以来都是控制界研究的难点和热点，而对其容错控制的研究自然更是如此。由于现有对非线性系统控制的研究大多针对特定非线性系统，因此现有针对非线性系统容错控制问题的研究也大都是针对特定的非线性系统的，且研究成果相对较少，有待进一步研究。目前对非线性系统容错控制的研究思路正如对非线性系统控制的研究思路一样，

主要也就是将在线性系统研究的方法推广至非线性系统中。同时，考虑非线性对象本身的复杂性，研究者逐步开始综合利用各种现有方法达到容错目的。

非线性系统被动容错控制方法主要有基于非线性H ∞控制的方法和基于变结构控制的方法。2008年，M. Benosman 和K.-Y . Lum 提出了针对仿射非线性系统执行器两类故障的新的被动容错控制方法[50]，该方法设计了一个基于李亚普诺夫的反馈控制器，当标称系统局部一致渐进稳定时，能够保证故障系统的局部一致渐进稳定。但其缺陷是与标称稳定控制相关的闭环李亚普诺夫函数必须可以获得。2009年，M. Benosman 和K.-Y . Lum 又在文献[69]当中提出了处理执行器失效故障的一种被动容错控制方法，该方法不局限于仿射非线性系统，它对一大类非线性系统都是有效的，同时也考虑了输入饱和；缺陷是，当处理多状态变量模型时，检查是否满足其条件非常困难。

非线性系统主动容错控制方法主要有基于观测器或滤波器的方法，基于自适应控制的方法和基于人工智能技术的方法。

①基于观测器或滤波器的方法

该类方法主要利用观测器或滤波器估计故障的参数，其基本思想是对系统状态和故障参数进行估计，利用得到的估计值设计容错控制律。该类方法尤其适用于故障参数为定常的情况。

基于滤波器方法的基本思想是将系统和未知的故障参数扩展成统一的高维系统，而后利用卡尔曼滤波器，强跟踪滤波器和粒子滤波器等技术估计该高维系统的状态，从而获得故障参数的估计值。文献[70]针对连续搅拌釜式反应器，利用强跟踪滤波器的偏差分离估计算法对系统状态和等价偏差进行在线估计，当某个传感器发生故障，就用其测量变量的估计值替代真实值进行闭环控制，从而使得故障系统保持稳定。文献[71]将上面的思想拓展到相对阶为1的非线性系统的一般模型控制中。文献[72]进一步将上述思想推广到了非线性时滞系统。

基于观测器的方法主要利用自适应观测器和扰动观测器等技术。Boskovic [73,74]针对太空船模型，研究了当执行器出现故障的容错控制，其方法就是通过自适应观测器得到故障参数，保证快速且准确地检测和辨识执行器故障，同时考虑控制输入饱和的情况下跟踪误差收敛至零。Kabore [75]针对未知时变故障下的仿射非线性系统，设计了适当的非线性自适应观测器，采用伪逆的方法设计了容错控制律，仿真验证了所提方法的有效性。Jiang [67,76,77]也在自适应观测器的设计和容错控制上做了大量工作。

②基于非线性H ∞控制的方法

该类方法的主要思想是被动容错控制的思想，其设计目标是使某些特定的故障到系统输出的2L 增益小于某个给定值。早在1992年，Van der Schaft [78]指出非线性系统的H ∞控制问题的解可以由Hamiltom-Jacobi 方程得到，Hamiltom-Jacobi 方程是线性H ∞控制理论中Riccati 方程的推广。由此非线性H ∞控制理论带动了基于H ∞控制的容错方法的发展，取得了一些成果[79,80]。Yang [79,80] 根据非线性H ∞控制理论，利用Hamiltom-Jacobi 方程，通过引入两个

冗余函数，将Medanic[81]针对线性系统提出的基于H∞控制的容错控制方法推广到非线性系统。文献[82]也利用Hamiltom-Jacobi不等式代替线性系统的代数Riccati方程，提出了状

控制态反馈控制器，能够实现非线性系统在执行器失效故障下的容错控制。然而，基于H

∞

的方法需要解Hamiltom-Jacobi方程，虽然其求解有一些数值解法，但本身是个远未解决的问题。

③基于人工智能技术的方法

该类方法是非线性系统容错控制中研究比较多的一类方法。人工智能技术主要有神经网络，模式识别，专家系统，模糊逻辑和遗传算法等[83]。按照利用人工智能技术目的的不同，分为利用人工智能技术建模，利用人工智能技术估计和利用人工智能技术控制三类。

利用人工智能技术建模的方法主要是为了克服建立非线性解析模型的困难。众所周知，线性系统由于具有良好性质，解析模型容易获得，分析与综合都比较简单。而非线性系统具有复杂的性质，获得解析模型非常困难，分析和综合自然也极为困难。而神经网络技术可以直接利用输入输出数据在一定程度上逼近实际对象，从而克服非线性系统建模的困难[84]。还有利用模糊逻辑的方法，能够以一组线性子系统去逼近非线性系统，从而实现从建模上简化非线性系统。如此通过人工智能的方法得到这样的线性模型，那么容错控制的分析和设计就变得较为容易[85-89]。

利用人工智能技术的方法估计主要是指利用智能技术估计系统的诸如不确定项，未知扰动和故障函数等。该类方法可以避免设计非线性系统的观测器或滤波器的困难。文献[90]针对可输入输出反馈线性化的非线性时变系统，通过微分几何的方法将系统转换为已知的线性动态和未知的非线性时变动态之和，其中未知的时变动态项包含故障动态。然后利用神经网络或模糊逻辑估计系统的非线性动态并将自适应控制看作跟踪问题设计了相应的故障补偿算法。该方法适用的系统范围相对较广，对于事先没考虑到的新颖故障具有一定的容错控制能力。Polycarpou[91,92]提出了一种基于学习方法的在线故障估计器的容错控制方法。利用在线估计器得到故障的估计值，根据估计器参数变化设计相应的容错控制器。

最近，关于非线性系统的主动容错控制的研究如下：

在文献[51]中，作者研究了仿射非线性系统性能降低的问题。该方法是基于优化的方法，它给出了一种故障发生后在线重新形成参考输出的方法。在线重新形成参考输出是基于在线的MPC重组控制器，强制故障后系统跟踪新的参考输出。这种基于优化的方法可以处理对于输入和状态受限的情况以及非最小相位系统的稳定逆部分，然而，对于大型模型在线计算时间是一个必须考虑的问题。

在文献[92]中，作者采用一种基于学习方法的结构调整反馈控制律来稳定故障后的系统。该方法假定存在一个标称控制器能够保证标称系统一致稳定，并也假设与标称稳定反馈系统相关的闭环李亚普诺夫函数可以获得，在满足匹配条件的假设下，作者证明了得到的反馈控制器能够稳定故障系统。从上述可以看出，该方法的一个缺陷就是必须获得一个闭环李

亚普诺夫函数形式。本文在该文的基础上，采用了轨迹线性化控制律，从而得到一个不显含李亚普诺夫函数的补偿反馈控制律，从而增强了该算法的实用性。

在文献[93,94]中，作者提出了一种基于backstepping的自适应主动容错控制方法。在假设FDD模块能够检测和估计故障的情况下，作者提出三段控制器，分别是小于故障检测时刻控制器，大于故障检测时刻同时小于故障隔离时刻的控制器和大于故障隔离时刻控制器。三个控制器都是基于自适应backstepping方法。作者证明了在假定有界不确定和有界故障估计误差的情况下，所有信号和估计参数是一致有界的。然而，这种方法是基于特殊的故障模型的，并且假定反馈控制的状态向量可测。另外，这种方法给出的FDD和FTC是基于假设故障都是预期故障模型组中部分可推测出的。

文献[95,96]给出基于切换控制的主动容错控制方法，该方法同时考虑了一类非线性系统在输入受限情况下的FDD和FTC。作者设计了多个控制配置下有多个控制变量，并且假设每个执行器仅影响某些状态，也就是说每个执行器对系统的影响是完全可以区别的，这也就意味着每个执行器故障是可隔离的。显然，这个假设要求是很苛刻的。

在文献[97,98]中，作者研究了基于预测控制的主动容错控制方法，该方法假定故障系统是可控的。其主要思想是首先离线建立N个非线性模型预测稳定控制器，当故障发生后，系统将会在这些控制器中切换，最终保证故障系统的稳定性。这种方法是基于闭环鲁棒李亚普诺夫函数可以获得的情况，而实际李亚普诺夫函数很难获得[99]。

智能电力系统的优化调度和容错控制研究

智能电力系统的优化调度和容错控制研究 随着人口的不断增加和工业的快速发展，电力需求为现代社会 的发展提供了强有力的支撑。但由于电力系统的复杂性和不确定性，例如电力负荷的快速变化和电网故障的不可预见性，使得为 电力系统提供优化的调度和容错控制成为必不可少的任务。智能 电力系统的引入在该方面有着很大的优势。此文章的目的在于深 入探讨智能电力系统在电力调度和容错控制方面的优化研究。 一、电力调度 在电力系统中，调度是指按照优化的原则，将期望的电能产生 和电力负荷需求匹配的过程。随着电力系统复杂度的增大，电力 调度已成为一项极其重要的任务。此处的任务在于优化并合理安 排所有的电力资源，从而保证电力系统的运行效率和稳定性。 智能电力系统能够利用AI和大数据的技术，整合并掌握大量 的电网数据，并基于系统预测和模型，调整发电厂的负荷和电力 调度的优化算法。智能电力系统可以通过学习历史数据、持续监 控实时数据，预测负荷需求并通过优化算法用最少的资源生成最 大的能量。这种智能利用不仅可以使得电力系统运行得更加效率，而且对于减少污染、降低成本和提高发电效益也具有不可替代的 作用。 二、容错控制

为了确保能源供给的稳定性和可靠性，必须采取一些手段以规 避可能发生故障所带来的影响，这就是容错控制。该技术可以保 证在故障发生时，能够使得部分区域的电网仍能够正常工作。然而，传统的容错控制方法往往缺乏自适应性和快速响应能力，虽 然可以保证安全，但是对于负荷要求和业务需求的可容忍程度仍 存在不足。 智能电力系统通过程序化、半自动化和自动化的方式提高容错 控制机制。与传统方法相比，智能容错控制的优势在于对于电网 故障的快速定位和局部调整能力增强，在电网发生故障时，能够 迅速将故障区域与正常区域进行分离，再将故障区域转接至备用 能源，保证能源供给的连续性，实际应用中也取得了很大的成功。 三、未来展望 智能电力系统仍然面临着许多挑战，例如数据保护、隐私保护 和网络安全等问题。同时，智能电力系统还需要在硬件上进行升 级改进，以便能够满足高效通讯和高密度部署的需求。然而，如 果能够成功地应对这些挑战，智能电力系统将有望成为未来电力 系统的主要技术basePath，从而保证电力系统在不断发展和更新 中成为更加高效、更加环保和更加可靠的能源供应平台。 总之，智能电力系统的优化调度和容错控制研究是当前电力系 统领域最为活跃和重要的研究领域之一。其研究成果将对于提高 电力系统的效率和稳定性以及减少环境污染都会产生极大的贡献，

容错控制的研究现状

容错控制的研究现状 容错控制研究的是当系统发生故障是的控制问题，因此必须首先明确故障的定义。故障可以定义为：“系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可以接受的范围，此时系统性能明显低于正常水平，难以完成系统预期的功能”[28]。而一直以来，对容错控制并没有一个明确的定义。这里给出一个比较容易理解的概念，即所谓容错控制是指当控制系统中的某些部件发生故障时，系统仍能按期望的性能指标或性能指标略有降低（但可接受）的情况下，还能安全地完成控制任务。容错控制的研究，使得提高复杂系统的安全性和可靠性成为可能。容错控制是一门新兴的交叉学科，其理论基础包括统计数学、现代控制理论、信号处理、模式识别、最优化方法、决策论等，与其息息相关的学科有故障检测与诊断、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等。 容错控制方法一般可以分成两大类，即被动容错控制(passive FTC)和主动容错控制(active FTC)。被动容错控制通常利用鲁棒控制技术使得整个闭环系统对某些确定的故障具有不敏感性，其设计不需要故障诊断，也不必进行控制重组，其一般具有固定形式的控制器结构和参数。但常常由于故障并不是经常发生的，其设计难免过于保守，并且其性能也不可能是最优的，而且一旦出现不可预知故障，系统的性能甚至稳定性都可能无法保障[29-31]。但它可以避免在主动容错控制当中由于需要检测诊断故障以及重组控制律造成的时间滞后，而这在时间要求严格的系统控制中是很重要的，因此被动容错控制在故障检测和估计阶段是必须的，它可以保证在系统切换至主动容错控制之前系统的稳定性[29-31]。主动容错控制可以对发生的故障进行主动处理，其利用获知的各种故障信息，在故障发生后重新调整控制器参数，甚至在某些情况下需要改变控制器结构。主动容错控制大多需要故障诊断（FDD）子系统，这正是其优于被动容错控制之处。Patton教授有一著名论断，即“离开了FDD单元，容错控制所能发挥的作用就会非常有限，只能对一些特殊类型的故障起到容错的作用”[20]。 （1）被动容错控制 被动容错控制基本思想就是在不改变控制器和系统结构的条件下，从鲁棒控制思想出发设计控制系统，使其对故障不敏感。其特点是不管故障发生不发生，它都采用不变的控制器保证闭环系统对特定的故障具有鲁棒性。因此被动容错控制不需要故障诊断单元，也就是说不需要任何实时的故障信息。从处理不同类型故障分，被动容错控制有可靠镇定、联立镇定和完整性三种类型。 可靠镇定是针对控制器故障的容错控制。其研究思想始于Siljak 在1980 年[2]提出的使用多个补偿器并行镇定一个被控对象。之后一些学者又对该方法进行了深入研究[32-34]。文[32]针对单个被控对象证明了当采用两个补偿器时，能够可靠镇定的充要条件是被控对象是强可镇定的。但条件若不满足，补偿器就会出现不稳定的极点，闭环系统就不稳定；另一方面，即使条件满足并有解，如何设计这两个补偿器也是极其困难的。文[33]做了进一步研究，给出了两个动态补偿器的参数化设计方法，能够得到可靠镇定问题的解，从而部分解决了上

航空发动机故障诊断与容错控制技术研究

航空发动机故障诊断与容错控制技术研究 航空发动机作为飞行器的重要组成部分，其可靠性是航空安全 的重要保证。然而，发动机在运行过程中难免会出现故障，如何 及时准确地诊断并采取有效控制措施，成为了航空发动机技术领 域的热点问题。 一、航空发动机故障诊断 1.1 故障诊断的意义 航空发动机的故障可能会对飞行安全造成威胁，因此及时准确 地诊断故障并采取对应措施是非常必要的。故障诊断技术可以帮 助检测和分析发动机工作中的异常现象，通过数据采集、处理和 分析反馈故障信息，为后续故障诊断和修复提供依据。 1.2 故障诊断技术 目前，航空发动机故障诊断技术主要包括传统方法和基于机器 学习的方法两种类型。 传统方法中，故障诊断主要依赖于物理模型建立和故障特征识 别等手段。物理模型建立是指对发动机的运行过程进行数学建模，模型中包括发动机关键参数的变化规律、传感器采集到的数据和 控制命令等。通过构建物理模型，可以更好地对发动机进行分析

和诊断。故障特征识别是指基于已有的经验或数据获取随着故障 出现可能会改变的参数或规律，借以辨别故障原因和影响的方法。 基于机器学习的方法包括神经网络、支持向量机、随机森林等。这些方法通过对大量数据进行学习和分析，实现对发动机运行状 态的模拟和预测。由于机器学习技术具备较强的自适应能力，可 以快速有效地诊断故障，因此已经成为了当前研究热点。 1.3 故障诊断实现的难点 故障诊断技术尚面临一些实现上的难点。如何对大量的传感器 数据进行处理、如何辨别故障特征、如何避免漏诊和误诊等问题 亟待解决。 二、容错控制技术 2.1 容错控制的意义 容错控制技术是指在发动机故障出现时切换到备用模式，保持 发动机在合理工作范围，尽可能减小故障对飞行安全和飞行任务 的影响。容错控制技术可以对发动机运行过程中可能发生的各种 故障作出响应，加强对发动机的监控和调控，保证航班的正常进行，提高航空安全水平。 2.2 容错控制技术的实现 容错控制技术主要通过以下手段实现：

故障诊断与容错控制方法研究

故障诊断与容错控制方法研究 在现代工业和航空航天领域，故障诊断与容错控制方法对于系统的安全性和可靠性至关重要。随着技术的不断发展，故障诊断与容错控制已成为多个行业领域的研究热点。本文将深入探讨故障诊断的基本原理和常见方法，同时详细阐述容错控制的概念和原则，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。 故障诊断是一种通过对系统运行过程中的各种参数进行监测、分析和诊断，以确定系统是否发生故障以及故障类型、位置和程度的过程。故障诊断通常包括数据采集、特征提取、故障分类和故障预测等步骤。以下是一些常用的故障诊断方法： 专家系统诊断法：利用专家知识和经验构建诊断系统，通过推理机制对采集的数据进行分析，从而得出故障诊断结果。 统计推断法：基于概率统计理论，通过建立数学模型对系统故障进行推断和分析。 神经网络法：利用神经网络的自适应学习能力，通过对大量样本数据进行训练，实现对系统故障的快速识别和分类。 模糊诊断法：利用模糊集合理论，将采集的数据进行模糊化处理，结

合专家知识进行故障分类和定位。 在实际应用中，要根据具体系统的特点和需求选择合适的故障诊断方法。同时，应注意数据的可靠性、准确性和时效性，以及诊断算法的通用性和可扩展性。 容错控制是一种通过采用特定的控制策略和方法，在系统某些组件发生故障时，确保整个系统仍能正常运行的控制技术。容错控制通常包括故障检测、隔离、减载和重构等步骤。以下是一些常用的容错控制方法： 备份控制法：通过在系统中设置备份组件和控制策略，当主组件发生故障时，自动切换到备份组件，确保系统的连续运行。 鲁棒控制法：通过设计具有鲁棒性的控制器，使得系统在一定范围内的参数变化或干扰不会影响其稳定性和性能。 自适应控制法：通过实时检测系统的状态和性能参数，自动调整控制策略和方法，以适应系统组件的变化和故障。 智能控制法：结合人工智能、模糊逻辑和神经网络等先进技术，实现对系统的智能容错控制。

飞行器故障诊断与容错控制技术研究

飞行器故障诊断与容错控制技术研究 随着科技的不断发展，飞机作为一种重要的运输工具，越来越 受到人们的喜爱。然而，由于长期的使用以及各种不可预知的因素，飞机也会面临各种故障，这不仅会影响飞机的飞行安全，还 会严重影响乘客的生命安全。因此，在飞行器设计过程中，飞行 器故障诊断与容错控制技术应成为研究的重点。 飞行器故障诊断 飞行器故障诊断是指当飞行器出现故障时，对该故障进行检测 和诊断的过程。在飞机设计时，必须考虑到可能出现的故障及其 危害，制定相应的故障检测方案。飞机故障检测可以分为基于信 号的检测和基于数据的检测两种。 基于信号的故障检测通常采用传感器对飞机各部分的物理参数 进行监测，发现异常情况后通过信号处理进行故障判断。这种方 法的优点是系统简单，成本低，缺点是只能探测在传感器测量范 围内的故障，不能探测到表面上看起来正常但实际已经失效的部件。 而基于数据的故障检测则是通过对整个飞机状态进行模型预测，将实际的状态与预测的状态进行比较，如果存在差异就说明存在 异常情况。这种方法的优点是可以探测到传感器测量范围外的故障，缺点是成本高且处理过程比较复杂。

飞行器容错控制 容错控制是指当发生故障时，能够按照某种机制保证飞机的飞 行安全。容错控制通常需要在飞机自身、飞行控制系统和飞行员 之间建立一个多级检测和保护系统，对出现的故障进行快速响应 和解决。 在飞行器设计过程中，通常会通过冗余设计来实现容错控制。 冗余设计是指设计多个相同的部件来担负相同的功能，一旦某一 部件损坏，其余的部件就可以接替其工作，保证飞机的正常运行。 除了冗余设计之外，还可以通过软件容错机制实现容错控制。 软件容错机制是指在飞行控制系统的软件程序中设计容错代码， 当控制程序发生错误时，系统可以自动启动容错代码，使飞机继 续安全运行。 飞行器故障诊断与容错控制技术的应用 飞行器故障诊断与容错控制技术是目前飞行器设计中的重要组 成部分。这些技术的应用可以提高飞机的安全性和可靠性，为乘 客提供更安全的出行体验。 目前，许多航空公司已经将飞行器故障诊断与容错控制技术纳 入到飞机的维修计划中。通过定期检测和排查故障，及时进行修 复和更换，保证飞机的正常运行。部分先进的航空公司还采用智

基于同构-异构的多智能体系统容错-容侵控制研究

基于同构-异构的多智能体系统容错-容侵控制研究 基于同构/异构的多智能体系统容错/容侵控制研究 随着智能技术的不断发展，多智能体系统逐渐成为研究和应用的热点领域之一。多智能体系统由多个独立的智能体组成，它们可以通过相互通信和协作来完成一定的任务。然而，由于多智能体系统的高度复杂性和不确定性，其容错和容侵控制成为了亟待解决的重要问题。 容错是指系统在面临组件故障或外部干扰时，依然能够保持正常运行且提供可靠的服务。容侵控制是指系统在面临恶意攻击或未经授权的访问时，能够保护系统的安全性和隐私性。同构和异构是指多智能体系统中智能体之间的相似性或差异性。 在多智能体系统中进行容错和容侵控制研究，需要充分考虑智能体之间的相互作用和相互依赖关系。同构和异构的智能体在容错和容侵控制方面具有不同的优势和挑战。 同构多智能体系统指的是系统中的智能体具有相同的功能和结构。同构系统在容错方面的研究主要集中在冗余机制和自适应控制策略上。通过引入冗余机制，智能体之间可以相互备份和替代，当某个智能体发生故障时，其他智能体可以接替其任务，从而保持系统的正常运行。自适应控制策略则可以根据系统的状态和环境的变化，自动调整智能体的行为和决策，以实现容错控制。同构系统的优势在于其结构简单，容易实现和管理，但也存在着资源利用不均衡和设计复杂度高的问题。 异构多智能体系统指的是系统中的智能体具有不同的功能和结构。异构系统在容错方面的研究主要集中在分布式决策和错误恢复机制上。通过分布式决策，智能体可以根据自身的情况和任务需求，进行灵活的决策和协作；而错误恢复机制可以

在智能体故障或干扰发生时，自动识别并采取相应的措施，使系统恢复正常。异构系统的优势在于其具有较强的适应性和灵活性，但也存在着通信成本高和安全风险增加的问题。 在实际应用中，同构和异构的多智能体系统容错和容侵控制研究经常被应用于领域包括交通管理、机器人控制、无人机编队等。例如，在交通管理中，异构多智能体系统可以通过多个传感器，实时收集和共享交通信息，提供更加准确和高效的交通控制方案；在机器人控制中，同构多智能体系统可以通过冗余机制和自适应控制策略，实现机器人任务的冗余和自动调整，从而提高机器人系统的容错性和灵活性。 总之，基于同构/异构的多智能体系统容错/容侵控制研究是一项具有挑战性和重要性的课题。通过深入研究智能体之间的相互作用和相互依赖关系，可以为多智能体系统的容错和容侵控制提供有效的解决方案，促进智能技术的发展和应用 综上所述，同构和异构的多智能体系统在容错和容侵控制方面的研究具有重要意义。通过分布式决策和错误恢复机制，智能体能够灵活地决策和协作，并在故障或干扰发生时采取相应措施恢复系统正常运行。这种研究在交通管理、机器人控制等领域的应用前景广阔，可以提高系统的准确性、高效性和容错性。但同时也需注意通信成本高和安全风险增加等问题。通过深入研究智能体之间的相互作用和相互依赖关系，我们能够为多智能体系统的容错和容侵控制提供有效的解决方案，推动智能技术的发展和应用

电力系统容错性分析与优化技术研究

电力系统容错性分析与优化技术研究 随着电力需求的不断增长，电力系统的可靠性和稳定性就更为重要。但是，电 力系统难免会出现故障，造成停电、停运等影响。为避免电力系统故障，提高电力系统的稳定性和容错性就成了必不可少的一项技术研究。 一、电力系统容错性分析 电力系统容错性问题包括故障的类型、机理、故障发生的原因及其导致的影响等。在电力系统容错性分析过程中，需要对系统进行故障诊断，确定故障的类型及发生位置，找出故障原因，分析控制策略等方面展开研究。 在电力系统容错性分析研究中，应首先建立电力系统模型，并考虑电网拓扑、 电网数据等方面的因素。其次，需要对故障信息进行实时监测，测量各种故障信息，包括电压、电流、功率等。此外，还要对传感器数据进行分析，以便及时发现故障。最后，需要对电力系统进行分析和优化，提高其容错性和可靠性。 二、电力系统容错性优化技术研究 电力系统容错性优化技术是通过对电力系统进行优化，提高其容错性和稳定性。具体包括以下几个方面： 1. 故障预防与检测技术 对于电力系统来说，故障预防是最优先的问题。为实现故障预防，需要对整个 电力系统进行监测和分析。当电力系统存在异常状况时，需要进行故障检测和预测，及时发现并避免故障的发生。 2. 多层次电力系统容错控制技术 多层次电力系统容错控制技术是在电力系统各个层次间实现故障容错的技术。 通过不同的控制策略、不同程度的备份装置，实现电力系统的容错控制。

3. 预警与应急控制技术 在电力系统出现故障时，预警与应急控制技术是必不可少的。通过预警和应急 控制，可以缓解故障造成的影响，降低系统运行的风险。运用计算机模型，可以在故障发生前，进行故障预测，及时采取应急措施。 4. 大数据分析技术 随着电力系统中各种传感器的安装和观测数据的不断积累，大数据分析技术已 成为提高电力系统容错性和稳定性的重要技术。通过分析海量的数据，可以准确预测故障发生的位置和时间，提高系统运行的稳定性和性能。 5. 电力系统运行管理与控制技术 电力系统运行管理与控制技术是实现电力系统容错控制的重要手段。运用先进 的电力系统管理技术，可以实现实时检测、监测、预测、修复和控制功耗。 结语 电力系统容错性的研究和技术应用是电力系统可靠性和稳定性研究的重要领域。通过科学的研究和技术应用，可以提高电力系统的容错性和可靠性，减少电力故障造成的影响，从而为经济社会发展提供有力的支持。

多关节协作机器人故障诊断及容错控制研究

多关节协作机器人故障诊断及容错控制研究多关节协作机器人是一种具有多个关节的机器人系统，通过关节之间的协同工作来实现各种复杂的运动任务。然而，由于系统的复杂性和不可避免的故障风险，机器人系统的故障诊断和容错控制变得至关重要。本文将探讨多关节协作机器人故障诊断及容错控制的研究。 故障诊断是指通过对机器人系统的传感器信息和运动数据进行监测和分析，识别出可能存在的故障并确定具体的故障类型和位置。在多关节协作机器人系统中，由于关节之间的复杂互动关系，故障的诊断变得尤为困难。因此，研究人员提出了一系列的故障诊断方法，如基于模型的故障诊断方法、基于传感器数据的故障诊断方法等。这些方法通过建立机器人系统的数学模型，利用系统运动数据和传感器信息来检测和诊断可能存在的故障。此外，还有一些基于神经网络和机器学习的故障诊断方法，可以通过学习机器人系统的数据模式和异常规律来实现故障的自动诊断。 容错控制是指在机器人系统发生故障时，通过调整系统的控制策略和运动轨迹来保持系统的稳定性和工作性能。在多关节协作机器人系统中，容错控制是一项复杂而关键的任务。因为在故障情况下，机器人系统的动力学和驱动能力可能发生变化，这会对系统的运动控制和工作性能产生不良影响。因此，研究人员提出了一系列的容错控制方法，如基于重构控制的容错控制方法、基于适应性控制的容错控制方法等。这些方法通过在故障情况下重新设计系统的控制策略和运动轨迹，以适应系统的变化，并保证系统的稳定性和工作性能。 此外，为了提高多关节协作机器人系统的故障容错能力，还可以采取一些预防措施和机制。例如，可以在机器人系统的设计和制造阶段，提高系统的可靠性和鲁棒性，减少系统故障的概率。同时，还可以采取一些监

信息物理系统容错控制 国家政策

信息物理系统（Cyber-Physical Systems，CPS）是指由计算机、通 信和控制算法协同工作的复杂系统。这些系统通常由实时物理过程和 计算机系统交互构成，涉及多个学科领域，如计算机科学、控制工程、电气工程和通信工程等。信息物理系统可以用于自动控制、工业生产、交通运输、能源系统等方面。然而，由于信息物理系统的复杂性和高 度耦合性，系统的容错控制一直是一个重要的研究问题。 1. 容错控制的重要性 信息物理系统的容错控制是保证系统在面对故障或者攻击时能够维持 正常运行的重要手段。系统故障可能导致严重的损失，而针对系统的 攻击更是可能导致严重的安全问题。提高信息物理系统的容错能力成 为维护系统稳定、安全运行的关键。 2. 容错控制的技术挑战 信息物理系统容错控制技术面临着多个挑战。系统的跨学科特性使得 需要整合多种技术手段进行容错控制；由于信息物理系统通常运行在 开放环境下，系统容易受到各种攻击，需要考虑更加复杂的安全防护 措施；系统的实时性要求也对容错控制提出了更高的要求。 3. 国家政策和支持 为了加强信息物理系统的容错控制技术研究和应用，我国政府不断加 大对相关领域的支持力度。在“十三五”规划中，对信息物理系统容 错控制领域的研究提出了明确的发展目标和政策导向，鼓励科研机构

和企业加强技术创新，推动信息物理系统容错控制技术的应用和产业化。 4. 政策支持的效果 政策的支持使得信息物理系统容错控制领域在我国取得了显著进展。 相关技术研究得到了更多投入和支持，推动了系统理论和关键技术的 突破；另政策的引导作用也促进了企业加大对容错控制技术的研发和 应用，形成了一些领先的产品和解决方案。 5. 未来发展方向 在未来，我国在信息物理系统容错控制领域仍面临着很多机遇和挑战。政府应继续加大对该领域的支持力度，加强产学研合作，培育一批高 水平的研发团队和企业，助力我国在信息物理系统容错控制领域取得 更大的成就。 信息物理系统容错控制技术的研究和应用对维护国家安全、促进经济 发展具有重要意义。在政府政策的支持下，相信我国在这一领域的发 展会取得更大的成就。在我们国家，信息物理系统容错控制技术正逐 渐成为科技创新的重要领域。为了更好地发展该领域并应对未来的挑战，政府在政策上不断加大支持力度，鼓励科研机构加强技术研究， 同时鼓励企业加大对容错控制技术的研发和应用。这种政策导向的效 果已经在实践中得到了体现。目前，我国在信息物理系统容错控制方 面已取得显著的成就，在系统理论和关键技术方面取得了重要突破，

事件触发下随机系统的异步容错控制方法研究

事件触发下随机系统的异步容错控制 方法研究 事件触发下随机系统的异步容错控制方法研究 摘要：本文研究了事件触发下随机系统的异步容错控制方法，通过对随机系统的模型建立和分析，提出了一种基于事件触发的可变结构控制器，采用分散式控制结构，通过优化设计控制参数和阈值，使得在随机系统发生故障或者干扰时，系统可以自适应地调整控制器结构和控制策略，以实现强鲁棒性和异步容错控制。此外，本文还通过数值仿真验证了提出方法的有效性和实用性，在系统建模的基础上，探讨了事件触发下随机系统异步容错控制方法的一些局限性，并提出了未来研究的方向。 关键词：事件触发；随机系统；异步容错控制；可变结构控制器；分散式控制；强鲁棒性。 1. 引言 随机系统作为现代控制理论研究的核心之一，具有处理高动态性、非线性性和不确定性的能力。然而，由于随机系统不断变化的外部环境干扰和系统内部的结构敏感性，使得现有的控制方法难以对随机系统实现高效的控制和容错检测。为了解决该问题，研究者们提出了许多新的控制方法和理论，其中，事件触发和可变结构控制器是近年来研究热点之一。本文主要针 对事件触发下随机系统的异步容错控制方法进行研究，通过建

立全新的可变结构控制器模型，提出了一种适应性强、性能优良的异步容错控制方法。 2. 随机系统控制建模 针对随机系统的控制建模，我们采用典型的线性高斯方程（LGE）模型进行分析，其数学表达式为： dx(t)=Ax(t)dt+Budt+WdW(t) y(t)=Cx(t)+v(t) 其中，x(t)为随机系统的状态向量，u(t)为控制输入，y(t)为输出向量，A、B、C均为矩阵，W(t)、v(t)分别代表高斯和白噪声过程，满足E[W(t)]=0，E[W(t)W(s)T]=Q(t)δ(t-s)， E[v(t)]=0，E[v(t)v(s)T]=Rδ(t-s)。我们将系统状态向量拆分为确定性部分xd(t)和随机部分xn(t)，即x(t)=[xd(t), xn(t)]T，其中xd(t)满足确定性的微分方程，xn(t)为一个随机过程，其概率密度函数服从高斯分布。 3. 异步容错控制器设计 为了实现随机系统的异步容错控制，我们采用一种新的可变结构控制方法，同传统的可变结构控制器不同的是，我们采用分散式控制结构，将控制器结构拆分为多个子系统，互相独立运作，具有一定的容错能力。控制器的结构如图1所示，其中，M为子系统的数量，每个子系统都具有相同的结构，结构包括

舞台威亚系统的协调同步与容错控制方法研究

舞台威亚系统的协调同步与容错控制方法研究 舞台威亚系统的协调同步与容错控制方法研究 引言： 舞台威亚系统是一种用于演出和表演的机械装置，它能够实现舞台上各种复杂的运动和变化。在大型演出中，多个舞台威亚系统需要协调同步工作，以确保演出的顺利进行。同时，由于机械装置的特殊性，容错控制也是非常重要的，以避免发生意外事故。本文将对舞台威亚系统的协调同步与容错控制方法进行研究。 一、舞台威亚系统的协调同步方法 1.1 系统架构 舞台威亚系统通常由多个电机、传动装置和控制器组成。为了实现协调同步，需要对系统进行合理的架构设计。可以将整个系统分为主控制器、从控制器和执行单元等不同层次。 1.2 主从模式 在舞台威亚系统中，通常会采用主从模式来实现协调同步。主控制器负责发送指令和监控整个系统的状态，而从控制器则负责接收指令并控制各个执行单元的运动。通过主从模式，可以实现多个执行单元的协调同步工作。 1.3 通信协议 为了实现主从模式的通信，需要选择合适的通信协议。常见的通信协议有CAN、Ethernet等。通过合理选择通信协议，可以确保指令的传

输准确和实时性。 1.4 运动规划与控制 在舞台威亚系统中，运动规划和控制是非常重要的环节。通过合理规 划运动轨迹和速度曲线，可以保证各个执行单元之间的同步性。同时，在控制方面，需要考虑到系统的动态特性和响应速度，以实现精确控制。 二、舞台威亚系统的容错控制方法 2.1 故障检测与诊断 在舞台威亚系统中，故障的发生是不可避免的。需要建立完善的故障 检测与诊断机制。通过监测系统各个部件的状态和参数，并进行故障 诊断分析，可以及时发现并解决潜在问题。 2.2 容错设计 为了提高系统的容错性能，在设计阶段就需要考虑到容错机制。可以 在系统中增加冗余装置，以备份主要装置的功能。同时，还可以采用 多传感器融合技术，提高故障检测的准确性。 2.3 容错控制策略 当系统发生故障时，需要采取合适的容错控制策略。可以通过切换到 备用装置或调整运动参数来保证系统的安全运行。在容错控制策略设 计中，需要考虑到不同故障情况下的应对措施，并进行充分测试和验证。 结论： 舞台威亚系统的协调同步与容错控制是确保演出顺利进行和保证安全 性的关键因素。通过合理设计系统架构、选择适当的通信协议、规划

飞行器传感器故障检测和容错控制技术研究

飞行器传感器故障检测和容错控制技术 研究 传感器在飞行器中起着至关重要的作用，能够感知环境的变化并将这些信息转化为电信号进行处理。然而，由于飞行器的特殊工作环境和高度依赖传感器的运行，传感器故障可能会导致飞行器性能下降、飞行安全受到威胁甚至事故发生。因此，飞行器传感器故障检测和容错控制技术的研究变得至关重要。 1. 传感器故障检测技术 飞行器传感器故障检测技术可以通过监测传感器的输出来判断其是否正常工作。常用的传感器故障检测技术包括残差分析法、模型基准法和故障度量法等。 （1）残差分析法：该方法通过比较传感器的输出与预期输出之间的残差，来检测传感器是否存在故障。具体方法是建立一个传感器模型，通过与实际输出进行比较来计算残差。当残差超过一定阈值时，就可以判断传感器存在故障。 （2）模型基准法：这种方法通过建立一种基准模型来检测传感器故障。基准模型是一个对传感器行为的合理描述，通过与传感器的输出进行比较来判断是否存在故障。当模型与实际输出之间存在显著偏差时，就可以确定传感器存在故障。

（3）故障度量法：该方法通过定义和计算一些故障度量指标来检测传感器故障。这些指标可以是传感器输出的统计量，如方差、协方差等。当这些指标超过预设的阈值时，就可以判断传感器存在故障。 2. 容错控制技术 飞行器传感器故障会对飞行器的控制系统产生不利影响，进而影响其飞行性能和安全性。因此，需要采取一些容错控制技术来应对传感器故障。 （1）传感器冗余：该技术通过增加多个冗余传感器并使用冗余传感器之间的输出比较来检测和纠正传感器故障。当一个传感器出现故障时，可以利用其他正常工作的传感器提供的信息来补偿故障传感器的输出。 （2）传感器自适应：该技术通过利用飞行器的动态模型和故障检测技术来自适应地调整传感器的输出，使其能够更好地适应故障环境并提供准确的信息。 （3）容错控制算法：该算法通过使用容错控制策略来纠正传感器故障引起的控制偏差。例如，可以根据故障传感器的输出与其他正常传感器的输出之间的差异来进行修正。 3. 研究挑战与未来发展

智能交通知识：智能交通下的车内容错控制技术研究

智能交通知识：智能交通下的车内容错控制 技术研究 随着智能交通技术的不断进步，自动驾驶汽车已经逐渐成为现实。然而，在实现自动化驾驶的过程中，车辆的内容错控制技术也成为了 研究的重点之一。本文将从以下几个方面探讨智能交通下的车内容错 控制技术。 一、车内容错的概念 车辆是智能交通系统中的重要组成部分，而车内容错也是常见的 故障之一。所谓车内容错，指的是车辆内部出现的故障或故障预警， 例如制动系统失灵、雨刷器无效等。这些故障往往会直接影响驾驶员 的行驶安全，因此必须得到及时的排除。 二、车内容错的控制技术 1.车载诊断系统 车载诊断系统是一种检测和分析车辆故障的技术，它可以实现对 车辆内部系统的自动检测和故障诊断。这种系统通过采集车辆传感器

的数据，结合故障代码库和诊断算法，可以精确地识别车辆故障，并对故障进行分析和处理。在智能交通下，车载诊断系统可以将故障信息传输至中央控制系统，通过远程监测和远程维护等手段，实现对车辆故障的及时响应和解决。 2.车联网技术 车联网技术是指将车辆与互联网进行连接，实现车辆信息共享和远程控制的技术。在智能交通下，车联网技术可以实现对车辆故障的远程维护和远程监控，例如可以通过云端诊断平台对车辆进行诊断和维修。此外，车联网技术还可以通过智能导航、路况预警等功能，为驾驶员提供实时的交通信息和安全提示。 3.自动驾驶技术 自动驾驶技术是指通过车辆内置的传感器和控制系统，实现自动驾驶和自主导航的技术。在智能交通下，自动驾驶技术可以通过智能巡航和自动避让等功能，降低车辆与其他车辆或障碍物之间发生的碰撞和事故的概率，从而提高驾驶安全性。 三、车内容错控制技术的研究现状

光伏逆变器的容错控制研究

光伏逆变器的容错控制研究 随着社会科技的飞速发展和人们对可持续发展的日益关注，新能源的应用和发 展越来越重要。其中，太阳能光伏发电作为一种新兴的、高效的、无污染的能源，被广泛认可和应用。光伏逆变器是光伏发电的核心组件，具有将光伏组件输出的直流电转换为交流电的功能，是光伏发电系统的"转换器"。然而，由于其运行环境复杂，容易受到电网、光伏组件、负载等外界因素的干扰，使得光伏逆变器容易出现故障，影响光伏发电系统的正常发电。因此，如何提高光伏逆变器的容错控制能力，是当前智能电网中一个重要的研究方向。 一、光伏逆变器故障及现有容错技术 常见的光伏逆变器故障包括电网故障、电容故障、IGBT损坏、光伏组件阴影 遮挡等等。这些故障都会导致光伏逆变器部分或全部失灵，进而影响光伏电站的发电量和质量。 为了应对这些故障，现有的容错技术主要有以下几种： 1、电容器热保护技术。该技术主要针对电容器故障，通过在电容器上设置温 度传感器，当电容器温度超过预设值时，逆变器会自动停机，以避免故障进一步扩大。 2、极限电流保护技术。该技术主要通过检测电流是否超出某个预设阈值来判 断逆变器是否失效，当电流超限时，逆变器会停机，以减小损失。 3、固定电压保护技术。该技术主要是通过输出电压是否超出某个预设范围来 判断逆变器是否失效，当输出电压超出预设范围时，逆变器将自动停机。 4、电网络脆弱性保护技术。该技术主要是通过预测电网的稳定性，及时进行 停电或降压，以减小网络故障对逆变器的影响。

这些技术在一定程度上提高了光伏逆变器的容错控制能力，但是针对某些故障，这些技术仍然存在一定的局限性。同时，随着光伏发电系统规模的不断扩大和电网的逐步智能化，传统的容错技术已经不能完全满足实际需求，需要通过新的容错技术来提高光伏逆变器的容错控制能力。 二、基于人工智能的光伏逆变器容错控制技术 人工智能作为当前科技发展的一个热点和前沿领域，为光伏逆变器的容错控制 提供了新的思路和技术支持。基于人工智能的光伏逆变器容错控制技术，主要采用机器学习、神经网络、逻辑推理等算法，通过大量数据的学习和分析，对光伏逆变器的运行状态进行预测和监控，及时识别故障，自主选择最佳控制策略，提高光伏逆变器的容错控制能力。 人工智能技术具有以下几方面的优势： 1、数据分析和处理能力强。当前，光伏发电系统产生的数据量庞大，传统的 容错技术往往需要大量人力和时间进行分析和处理，而人工智能技术可以快速、准确地分析和处理大量数据。 2、自动学习和自适应能力强。通过机器学习和神经网络等算法，光伏逆变器 可以自主学习和调整，对于一些新出现的故障，在短时间内也能进行有效的判断和处理。 3、决策能力强。基于逻辑推理的人工智能技术，能够自主选择最佳解决方案，并进行快速响应，避免故障蔓延和进一步损失。 三、光伏逆变器容错控制技术面临的挑战 虽然基于人工智能的光伏逆变器容错控制技术具有很多优势，但是在实际应用 中仍然面临一些挑战。 1、数据采集和处理的困难。由于光伏逆变器运行环境的复杂性，数据采集和 处理难度较大，需要大量的实验和分析，增加了成本和工作量。

容错控制系统故障诊断及重构技术研究的开题报告

优秀毕业论文开题报告 容错控制系统故障诊断及重构技术研究的开题报告一、研究背景 随着现代工业的高度自动化和信息化，工业控制系统在生产过程中扮演着越来越重要的角色。但是，由于控制系统本身的复杂性和工作环境的恶劣性，控制系统故障频繁发生，给生产带来了严重的影响。因此，如何在控制系统故障发生时及时准确地诊断和重构，成为了当前工业界和学术界研究的热点问题。 二、研究内容 本文将研究容错控制系统故障诊断及重构技术，主要包括以下内容： 1. 容错控制系统的基本概念和工作原理。介绍容错控制系统的定义、特点、分类、工作原理等方面的知识，为后续的研究奠定基础。 2. 容错控制系统故障诊断技术。介绍容错控制系统故障的类型、诊断方法和技术，包括基于规则的诊断方法、基于模型的诊断方法、基于数据挖掘的诊断方法等，以及它们的优缺点和适用范围。 3. 容错控制系统重构技术。介绍容错控制系统故障重构的概念、方法和技术，包括基于模型的重构方法、基于数据挖掘的重构方法、基于自适应控制的重构方法等，以及它们的优缺点和适用范围。 4. 容错控制系统故障诊断及重构实验。设计实验方案，利用实验平台对容错控制系统故障诊断及重构技术进行验证和评估。 三、研究意义 本文的研究结果将有助于提高容错控制系统的可靠性和稳定性，减少系统故障对生产带来的影响，提高工业生产的效率和质量。同时，对于容错控制系统的设计、开发和维护也具有一定的参考价值。 四、研究方法 本文将采用文献调研、案例分析和实验验证相结合的方法进行研究。首先，通过文献调研和案例分析，掌握容错控制系统故障诊断及重构技术的最新研究成果和应用现状。其次，设计实验方案，利用实验平台对容错控制系统故障诊断及重构技术进行验证和评估。 五、预期成果 通过本文的研究，预期可以得到以下成果： 1. 对容错控制系统故障诊断及重构技术的理论和实践进行深入的研究和探讨。 2. 提出一种基于数据挖掘的容错控制系统故障诊断及重构方法，并进行实验验证。 3. 提出一种基于自适应控制的容错控制系统故障重构方法，并进行实验验证。 4. 为容错控制系统故障诊断及重构技术的进一步研究和应用提供参考。

无人机系统控制站操作容错控制技术

无人机系统控制站操作容错控制技术 张翠萍;王宏伦;沙飞;郑丽丽 【摘要】The project is developed on putting forward key techniques through researching the fault⁃tolerant operation tech⁃nology on UAS control station at home and abroad and analyzing vast experience gained from actual operation. The key tech⁃niques include fault⁃tolerant design requirement of software,fault⁃tolerant design requirement of the control station panel and the fault⁃tolerant design requirement of operation interface. Aiming at the above⁃mentioned three key techniques, the design requirements are provided in detail, which include the design bases and principles. The results of the project is a reference to the fault⁃tolerant design on UAS control station.%通过对国内外无人机系统控制站操作容错技术发展现状及大量实际飞行操作经验的总结和分析研究，明确了现阶段无人机控制站操作容错控制技术主要涵盖了操作软件容错、控制站面板容错和操作界面布局容错等三个维度的核心问题。并从设计依据和原则入手，提出了无人机系统控制站操作容错设计的要求，分别针对软件容错设计、面板容错设计、操作界面容错布局要求进行了分析，可为无人机控制站操作容错设计提供有益参考。 【期刊名称】《指挥控制与仿真》 【年(卷),期】2016(038)005 【总页数】5页(P123-126,134) 【关键词】无人机;控制站;操作容错

高可靠性机器人系统的故障诊断与容错控制研究

高可靠性机器人系统的故障诊断与容错控制 研究 摘要： 机器人系统在各种应用场景中发挥着重要的作用，然而，由于运行环境的复杂性和系统本身的复杂性，机器人系统很容易遭遇故障。为了确保机器人系统的高可靠性，故障诊断与容错控制成为了重要的研究方向。本文综述了近年来在高可靠性机器人系统故障诊断与容错控制方面的研究进展，包括故障诊断方法、容错控制策略和评估指标等。 1. 引言 机器人系统可应用于各种领域，如工业自动化、医疗服务、农业等。然而，机器人系统在运行过程中很容易遭遇故障，而这些故障可能导致系统不能正常工作，甚至产生危险。因此，为了确保机器人系统的高可靠性，故障诊断与容错控制成为了重要的研究方向。 2. 高可靠性机器人系统的故障诊断方法 故障诊断是指通过检测和分析机器人系统的状态信息，确定其是否存在故障，并找出故障的原因和位置。近年来，研究人员提出了多种故障诊断方法，包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于知识的方法。 2.1 基于模型的方法 基于模型的故障诊断方法是利用机器人系统的数学模型进行故障诊断。这种方法需要精确的模型，因此对模型的建立和参数的估计要求较高。常用的模型包括物理模型、统计模型和混合模型。基于模型的方法在故障诊断方面具有较高的准确性和有效性，但对于复杂系统建模较为困难。

2.2 基于数据驱动的方法 基于数据驱动的故障诊断方法是通过分析机器人系统的运行数据来进行故障诊断。这种方法不需要系统模型，但需要大量的故障数据用于训练和测试。常用的数据驱动方法包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法。基于数据驱动的方法适用于复杂系统的故障诊断，但需要大量的数据和计算资源。 2.3 基于知识的方法 基于知识的故障诊断方法是利用专家知识和规则对机器人系统进行故障诊断。 这种方法不需要系统模型和大量的数据，但需要专家知识的获取和表示。常用的知识表示方法包括规则库、专家系统和本体论。基于知识的方法具有较高的可解释性，但对专家知识的依赖较强。 3. 高可靠性机器人系统的容错控制策略 容错控制是指在机器人系统遭遇故障时，通过改变控制策略来保证系统的可靠 性和性能。容错控制策略包括前馈容错、反馈容错和重配置策略等。 3.1 前馈容错 前馈容错是指通过提前预测系统故障，采取相应的措施来避免故障的发生或减 少故障的损失。前馈容错包括故障预测、故障检测和故障隔离等。故障预测是通过分析系统的运行数据，预测故障的发生概率和时间。故障检测是通过监测系统的状态信息，判断系统是否出现故障。故障隔离是通过分析故障的原因和位置，确定故障的范围和影响。 3.2 反馈容错 反馈容错是指在系统遭遇故障后，通过改变控制策略来保证系统的可靠性和性能。反馈容错包括故障恢复、重构控制和自适应控制等。故障恢复是指通过改变控制器的工作方式或切换备用控制器来恢复系统的功能。重构控制是指根据系统的状

时域和频域方法在控制系统故障检测与容错控制中的综合研究

时域和频域方法在控制系统故障检测与容错 控制中的综合研究 控制系统是现代工业中的关键技术之一，它在保持工业过程稳定和安全运行方面起着重要作用。然而，由于设备老化、外部扰动和不可预测的故障等原因，控制系统可能会出现故障。因此，故障检测和容错控制成为了控制系统研究领域的重要命题。 时域方法和频域方法是控制系统故障检测和容错控制中常用的两种方法，它们在不同的应用场景中有不同的优势和限制。综合使用时域方法和频域方法能够提高故障检测和容错控制的效果，提供更可靠的系统运行。 时域方法主要利用系统的时域响应信息进行故障检测和容错控制。通过对系统的输入和输出信号进行分析，可以提取系统的时域特征，如时间延迟、增益、阻尼等。根据这些特征，可以判断系统是否存在故障，并实施相应的容错控制策略。例如，通过检测系统的响应时间是否超过预定阈值，可以判断系统是否存在故障。通过调整系统的控制参数，可以实现容忍故障的控制。时域方法具有简单直观、计算量小的优势，适用于系统响应较快的场景。 频域方法主要利用系统的频域响应信息进行故障检测和容错控制。频域方法通过将系统的输入输出信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，并利用频域分析方法进行故障检测和容错控制。例如，通过分析系统的频率响应曲线，可以判断系统的特定频率是否存在异常，从而判断系统是否存在故障。通过调整系统的滤波器参数，可以减小频域信号中的故障干扰，提高系统的容错性能。频域方法适用于系统响应较慢的场景，能够提供更精确的故障检测和容错控制结果。 综合使用时域方法和频域方法可以弥补它们各自的不足，并提高故障检测和容错控制的有效性。例如，可以利用时域方法快速检测系统是否存在故障，并初步确定故障类型。然后，在频域中对系统的特定频率进行详细分析，进一步确定故障类

三相永磁容错电机单相故障的容错控制

三相永磁容错电机单相故障的容错控制 徐晓辉;朱景伟;赵英序;杨博涵;马瑞 【摘要】为了使三相永磁容错电机在单相故障后仍能输出满足要求的转矩,提出了容错电流优化控制方法.针对开路故障,利用故障前后磁动势不变的原则,得到了故障时的容错补偿电流,实现对转矩脉动的补偿.针对短路故障,利用分开补偿的策略,对由短路电流引起的转矩脉动和缺相不对称转矩脉动进行分开补偿,进行了电流矢量合成,实现了电机在短路时输出转矩脉动的最小化.通过MATLAB/Simulink进行仿真,验证了所提出容错控制方法的有效性. 【期刊名称】《电机与控制应用》 【年(卷),期】2018(045)006 【总页数】6页(P1-5,26) 【关键词】三相永磁容错电机;故障;转矩脉动;容错控制 【作者】徐晓辉;朱景伟;赵英序;杨博涵;马瑞 【作者单位】大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026;大连海事大学船舶电气工程学院,辽宁大连116026 【正文语种】中文 【中图分类】TM301.2

0 引言 永磁容错电机是永磁同步电机与开关磁阻电机相结合的新型电机，既具有永磁同步电机效率高、体积小、噪声低的优点，也具有开关磁阻电机的高可靠性和故障容错性能[1]。目前国内外许多学者对永磁容错电机控制策略以及容错控制方法进行了广泛和深入的研究，使得永磁容错电机被广泛应用于机车牵引、航空航天、船舶运输等对控制系统有着较高要求的领域[2]。 对于永磁容错电机的控制策略主要有查表法[3]、最优转矩控制法[4-6]和最优电流控制法[7-8]。文献[9]针对四相永磁容错电机采用空间电压矢量控制策略，但是并未涉及故障时的容错控制。为解决上述问题，文献[10]采用直接转矩补偿方法和旋转磁动势不变方法进行容错控制。文献[11-12]根据故障前后磁动势不变的原则，得到了开路故障下的容错补偿电流，并未涉及短路时的容错控制。文献[13-14]对六相永磁容错型磁通切换电机分别采用基于磁动势不变的原则和瞬时转矩不变原则进行开路补偿，并针对短路故障采用故障分解补偿法，实现了电机在开路和短路时的容错控制。文献[15-16]对双绕组永磁容错电机采用矢量控制的方法，并根据瞬时转矩不变的原则对电机进行容错控制，使得电机在开路和短路故障情况下能有效地抑制转矩脉动，维持输出转矩和转速的稳定。文献[17]针对六相永磁容错电机建立了具有容错能力的直接转矩控制策略，适合于转矩不敏感的大惯量负载。综上可知，目前针对电机的容错控制策略大致可分为基于磁动势不变和瞬时转矩不变的原则，实现了电机在故障态下，仍能输出满足要求转矩的目标，从而实现对电机的容错控制。 本文首先对三相永磁容错电机基本结构和数学模型进行了研究，然后针对单相开路的情况，提出了基于磁动势不变原则的容错补偿方法，实现了电机在开路时的容错运行。对于单相短路情况，采用分开补偿的策略，即分别对短路电流造成的转矩脉