非线性系统故障容错控制：基于观测器的自适应方法

"这篇研究论文探讨了一种针对带有执行器故障的非线性系统的基于观察器的自适应容错控制（Observer-Based Adaptive Fault-Tolerant Control, OBAFTC）方法。作者包括Yang Yang, Dong Yue和Zhou Gu，分别来自南京邮电大学自动化学院、南京邮电大学先进技术研究所和南京林业大学机械与电子工程学院。他们提出了一种自适应观察器来重构系统不可测量的状态信息，并利用反向传播方法、神经网络（NNs）、容错控制理论和动态表面控制（DSC）技术，递归地开发出一种基于观察器的容错控制策略。该策略仅依赖于输出信息，无需准确的系统参数，理论上能保证闭环系统的稳定性。" 正文: 在自动化和控制理论领域，确保系统的稳定性和性能即使在存在执行器故障的情况下仍然至关重要。这篇论文“Observer-Based Adaptive Fault-Tolerant Control of a Class of Nonlinear Systems with Actuator Failures”专注于解决这一挑战，特别是在非线性系统中。非线性系统因其复杂的行为和难以预测的动态特性而成为控制理论的一个重要研究领域。 首先，论文介绍了一个自适应观察器设计，其目的是重建系统中的不可测量状态信息。观察器在控制理论中起着关键作用，因为它可以估计无法直接测量的变量，从而帮助控制器做出决策。通过使用自适应算法，观察器能够在线调整其参数，以适应系统不确定性和故障情况的变化。 接着，论文提出了一个基于观察器的容错控制策略，该策略利用了反向传播方法。反向传播是一种优化算法，常用于神经网络训练，它通过逆向传播误差来更新网络权重。在这里，反向传播被应用到控制器的设计中，以确保即使在执行器出现故障时，也能有效地调整控制信号。 论文还结合了神经网络（NNs），这是一种强大的非线性函数逼近工具，可以模拟复杂系统行为。NNs被用来近似未知的系统函数和故障模型，以增强控制策略的适应性和鲁棒性。 此外，论文引入了容错控制（FTC）理论和动态表面控制（DSC）技术。FTC旨在设计控制系统，使其即使在有故障发生时也能保持系统的性能和稳定性。DSC则是一种处理系统非线性问题的方法，它将控制律分解为表面控制和表面控制器两部分，以简化控制设计和提高系统的动态性能。 最后，作者通过理论分析证明了所提出的控制策略能够保证闭环系统的稳定性，这意味着在执行器发生故障的情况下，系统仍能维持预定的性能指标。 这篇研究论文提出了一种创新的控制策略，结合了自适应观察器、反向传播、神经网络和容错控制理论，以应对非线性系统中的执行器故障问题。这种方法的优点在于它只需要系统的输出信息，不需要准确的系统参数，因此对于实际应用具有很高的灵活性和实用性。