[發明專利]一種非線性系統自適應神經容錯控制方法

有效

• 申請號: 201811223073.1
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109001982B
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 楊清宇;乃永強;安豆;張志強
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種非線性系統自適應神經容錯控制方法，其特征在于，建立一類多輸入多輸出非線性系統，采用間歇性故障模型得到執行器狀態；采用多輸入單輸出的極限學習機神經網絡對多輸入多輸出系統中的不確定性函數進行逼近；然后引入不等式避免控制器的奇異性問題，最后采用投影算子保證被估計參數的有界性；

考慮一類由N個子系統組成的一類多輸入多輸出非線性系統，其中第i個子系統的數學模型為：

其中，表示系統的全部狀態變量，表示第i個子系統的狀態變量，且和y_i∈R表示第i個子系統系統的輸出；u_i,k∈R，k＝1,...,m_i，表示第i個字系統的控制輸入變量；和表示系統的未知非線性函數；表示未知外部擾動以及子系統間的耦合項；表示已知常數；

執行器的狀態包括以下：

若0＜ρ_i,k,q(·)＜1和有u_i,k＝ρ_i,k,q(·)υ_i,k，則第k個執行器運行于部分失效的故障狀態下，ρ_i,k,q(·)和分別表示未知的時變函數；

若ρ_i,k,q(·)＝0和有則第k個執行器運行于鎖死的故障狀態下；

若ρ_i,k,q(·)＝1和有u_i,k＝υ_i,k，則表明第k個執行器運行于無故障狀態下，υ_i,k表示執行器的輸入，u_i,k表示第i個字系統的控制輸入變量；

利用投影算子來保證系統估計參數的有界性，投影算子為：

其中，γ＞0，σ＞0和θ_M＞0為設計參數。

2.根據權利要求1所述的非線性系統自適應神經容錯控制方法，其特征在于，如果u_i,k＝υ_i,k，表明執行器沒有故障發生，υ_i,k表示執行器的輸入，k＝1,...,m_i，如果第i個子系統的第k個執行器發生了故障，其模型描述如下：

其中，q＝1,2,...表示故障發生的次數，且q的取值無限大；t_i,q,t_i,q+1表示未知的時刻并且0≤t_i,q＜t_i,q+1＜∞，t_ρi,k,q和分別表示第i個子系統的第k個執行器發生部分失效故障和鎖死故障的未知時刻。

3.根據權利要求1所述的非線性系統自適應神經容錯控制方法，其特征在于，如果隱層激活函數連續并無限可微，則通過調節極限學習機的輸出權值，具有隨機隱含層節點參數的極限學習機能夠任意精度逼近任意連續目標函數；對于任意隨機序列基于估計的極限學習機逼近模型為：

其中，表示網絡的輸出權值向量；h(a,b；Z)＝[h₁(a₁,b₁；Z),...,h_L(a_L,b_L；Z)]∈R^1×L表示網絡的隱含層節點的隨機輸出輸出。

4.根據權利要求3所述的非線性系統自適應神經容錯控制方法，其特征在于，假設在時間間隔[t_i,q,t_i,q+1)內，有個執行器處于鎖死故障的狀態下，并一直持續到時刻t_i,q+1時故障模型發生變化；

假設在時間間隔[t_i,q,t_i,q+1)內，集合包含所有處于鎖死故障的狀態下的執行器，則系統的最后一個方程為：

假定系統中和為不確定函數，估計模型為：

其中，分別表示極限學習機的輸入，表示極限學習機的隱含層輸出，極限學習機的估計輸出權值向量；z_i,1＝x_i,1-y_di，表示跟蹤誤差。