可重构机械臂的多传感器故障主动容错控制策略

本文主要探讨了在可重构机械臂系统中，针对位置传感器和速度传感器可能发生多故障的情况，提出了一种创新的主动取代分散容错控制策略。可重构机械臂因其模块化设计，允许在不改变整体结构的情况下更换或增减部件，这为故障处理提供了便利。 首先，研究者根据可重构机械臂的模块特性，设计了一套在正常工作模式下运行的分散神经网络控制器。这种控制器能够实现各模块间的独立控制，提高了系统的可靠性和鲁棒性。神经网络控制器利用其自适应性和学习能力，能够在复杂的工作环境中做出快速、准确的决策。 接着，文章引入了微分同胚原理，这是一种数学工具，用于将系统的子系统结构通过非线性变换映射。这一过程使得传感器故障能够转化为伪执行器故障，从而将问题聚焦在可以替换的部分上，降低了故障的影响范围。 核心部分是设计了一个分散滑模观测器，其功能是对多传感器故障进行实时监测。滑模观测器以其快速响应和抗干扰特性，能够有效地识别和隔离故障信号。当传感器故障发生时，观测器的输出信号被用来替代故障传感器的信号，实现了在多传感器故障情况下，系统的正常运行。 通过主动取代故障传感器，该方法能够在不影响系统基本功能的前提下，实现对机械臂的主动容错控制。这种方式避免了传统的被动容错策略，提高了系统的稳定性和可用性。仿真结果强有力地验证了所设计的容错控制方法的有效性，证明了它在实际应用中的可行性。 总结来说，本文的研究关注了可重构机械臂的复杂故障环境，并通过主动取代的分散容错控制策略，成功地提升了系统的健壮性和可靠性，对于提高工业自动化系统的稳定运行具有重要意义。