MIMO最小相位系统执行器故障的自适应容错控制策略

"这篇论文是2010年9月发表在《控制理论与应用》期刊上的第27卷第9期，由张绍杰、刘春生和胡寿松三位作者共同完成，编号为1000−8152(2010)09−1190−05。研究主要关注多输入多输出(MIMO)非线性最小相位系统的执行器故障自适应容错控制问题。" 文章中提出的控制方案旨在解决一种特定类型的系统问题，即系统中执行器可能出现卡死或变执行器故障的情况。对于这类MIMO系统，论文提出了一种自适应容错跟踪控制策略。首先，根据系统的特性对执行器进行分类，然后利用神经网络来近似表示执行器的未知故障函数。接下来，采用模型参考自适应控制技术来设计控制律，以确保即使在执行器发生故障的情况下，闭环系统仍能保持稳定，并且跟踪误差能够达到一致最终有界的状态。 关键词涵盖了MIMO非线性最小相位系统、自适应容错控制、执行器故障以及反馈线性化等核心概念。其中，MIMO系统是指具有多个输入和多个输出的复杂控制系统，非线性最小相位系统则表示其动态特性满足某些特定条件，如所有特征根均位于复平面的左半部分，这通常是保证系统稳定性的基础。自适应容错控制是控制理论中的一个重要分支，它允许系统在面临不确定性或故障时仍能有效地运行。执行器故障可能是导致系统性能下降的关键因素，而反馈线性化则是一种常用的控制策略，通过适当的坐标变换将非线性系统转化为线性形式，便于控制设计。 神经网络作为逼近工具，能够处理复杂的非线性关系，为估计和补偿执行器故障提供了可能。通过神经网络的在线学习能力，可以不断调整控制策略以适应执行器状态的变化。论文的仿真结果证实了所提出方法在应对执行器故障情况下的有效性和实用性。 这篇论文为处理MIMO非线性最小相位系统中的执行器故障提供了一个创新的解决方案，结合了自适应控制、容错控制和神经网络等技术，对于实际工程应用具有重要的理论指导价值。