非线性系统自适应容错控制：马尔可夫跳跃与随机噪声

"这篇研究论文探讨了具有马尔可夫跳跃执行器故障和随机噪声的非线性系统的自适应容错稳定问题。作者包括Huijin Fan、Bing Liu、Wei Wang和Changyun Wen，分别来自华中科技大学、清华大学和南洋理工大学。文章在2013年5月首次提交，经过修订后于2014年9月被接受，并于2014年11月在线发布在《Automatica》期刊上，该期刊由Elsevier出版。关键词涉及故障容错控制、随机非线性系统、马尔可夫跳跃执行器故障、自适应控制以及回步设计方法。" 在本文中，研究人员聚焦于一类不确定参数的非线性系统，这些系统受到两个主要干扰因素的影响：一是马尔可夫跳跃执行器故障，二是随机噪声。马尔可夫跳跃系统是指系统的动态特性会根据一个马尔可夫链的随机跳变而变化，这种跳变可以模拟执行器（如电机或液压系统）可能出现的突发故障情况。执行器故障可能由于设备老化、机械磨损或突然的机械损坏导致，对系统的稳定性造成严重影响。 随机噪声则可能源于环境因素、测量误差或者控制系统内部的不确定性。这些噪声使系统的动态行为变得更加复杂，增加了控制设计的难度。为了应对这些问题，研究提出了自适应控制策略，这是一种能够自动调整控制器参数以适应系统不确定性变化的方法。通过自适应控制，即使在执行器出现故障和存在随机噪声的情况下，也能保证系统的稳定性。 此外，文中还引入了回步设计技术。回步法是一种非线性控制设计方法，它通过逐步构建一系列的反馈控制器来解决非线性系统的问题。这种方法允许控制者逐层处理系统的非线性，逐步稳定系统的各个部分，最终实现整个系统的全局稳定性。 这篇论文提供了一个处理非线性系统在实际运行中可能遇到的复杂故障和噪声问题的理论框架。通过结合自适应控制和回步设计，提出的解决方案有望在工程实践中提高系统鲁棒性和稳定性，尤其对于那些关键设备可能出现故障的高风险系统，如航空航天、能源和自动化生产等领域，具有重要的理论和实际应用价值。