迭代学习观测器与T-S模糊模型在飞行系统故障容错控制中的应用

"基于T-S模糊模型和迭代学习观测器的飞行系统故障容错控制 (2009年)，作者：刘春生、胡寿松，发表于《南京航空航天大学学报》" 这篇2009年的学术论文主要探讨了一种针对飞行控制系统执行器失效的故障容错控制策略。该策略利用了Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型来描述、建模和控制非线性系统。T-S模糊模型是一种广泛应用的工具，它将复杂的非线性系统通过一组线性子模型来近似，使得控制设计变得更为可行。 在飞行控制系统中，如果执行器出现故障，例如执行器卡死，传统的控制器可能无法有效地保持系统的稳定运行。为此，论文提出了基于迭代学习观测器的模糊容错控制律。迭代学习观测器在实时估计系统状态的同时，还能估计出执行器的故障情况，如卡死值。这一观测器能够不断学习和改进其状态估计，以更准确地捕捉系统的变化。 利用观测器估计的状态和故障信息，可以构建一个反馈模糊控制律。这个控制律在故障发生后调整控制输入，以确保故障系统能够跟踪参考系统的状态，从而实现容错控制。论文还提供了系统能够进行容错控制的参数匹配条件，这些条件是保证控制策略有效性的关键。 为了分析系统的稳定性，论文运用了Lyapunov理论。Lyapunov稳定性理论是一种广泛用于系统稳定性分析的方法，通过构造合适的Lyapunov函数，可以证明闭环系统信号的有界性和系统的渐近稳定性。这种方法确保了即使在故障情况下，整个系统的性能仍然可接受。 最后，作者通过一个具体的歼击机仿真实例验证了所提方法的有效性。仿真实验结果表明，该模糊容错控制策略能够有效地处理执行器失效问题，保持飞行控制系统的稳定性和性能。 关键词涉及的领域包括非线性系统控制、递推学习观测器、故障容错控制以及T-S模糊模型。这些技术对于航空领域的飞行控制和故障诊断具有重要意义，尤其在保障飞行安全和提高系统可靠性方面发挥着重要作用。