空间机器人容错算法：比例因子识别的自校正神经网络控制

"这篇论文是关于空间机器人的容错控制算法设计，主要关注在执行器出现部分失效故障的情况。文章提出了一种基于比例因子识别的自校正反馈神经网络算法，通过结合神经网络控制和比例因子观测器来增强系统的容错能力。作者雷荣华和陈力在《控制与决策》期刊2020年第35卷第8期上发表了这一研究成果，并通过数值仿真验证了算法的有效性。此外，文章还提到了其他相关研究，包括随机时滞系统的神经网络控制、不确定轮式移动机器人的自适应编队控制、非线性切换系统的容错控制器设计以及带有执行器饱和的N连杆机械臂的输出反馈控制。" 本文的核心知识点包括： 1. **空间机器人**：空间机器人是在太空中执行特定任务的机器人，它们需要能够在复杂和不可预知的环境中操作，尤其是在执行器出现故障时仍能保持任务完成的能力。 2. **执行器故障**：执行器是机器人系统中将控制信号转化为机械运动的组件，其故障会严重影响机器人的性能和任务执行。因此，设计能够应对执行器故障的控制策略至关重要。 3. **比例因子识别**：比例因子是控制理论中的一个重要概念，它反映了系统输入与输出之间的关系。在本文中，比例因子的识别用于监测和估计执行器的健康状态，以调整控制策略。 4. **自校正反馈**：自校正反馈是一种自我调整的控制机制，它允许控制系统根据实时的系统状态信息进行动态调整，以补偿系统变化或故障。 5. **神经网络**：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，广泛应用于模式识别、控制和故障诊断等领域。在本文中，神经网络被用来设计控制器，以应对执行器失效的情况。 6. **观测器**：观测器是用于估计系统内部状态的数学模型，它可以从系统的输出数据中推断出未测量的状态信息。在本文中，比例因子观测器帮助识别真实的比例因子，辅助容错控制。 7. **容错控制**：容错控制是设计能够容忍系统部件故障的控制策略，目的是确保系统在故障发生后仍能保持稳定和有效运行。 8. **Lyapunov函数法**：Lyapunov稳定性理论是控制理论中的基础工具，通过构造和分析Lyapunov函数，可以证明控制系统和观测器的稳定性。 作者通过数值仿真展示了提出的控制策略在实际应用中的可行性，并且给出了相关的稳定性判据，这为实际空间机器人系统的设计和故障管理提供了理论支持。此外，文中提到的其他研究进一步扩展了在不同情境下的控制系统设计，如随机时滞系统、不确定移动机器人编队和非线性切换系统等，这些都反映了控制理论的广泛应用和深度。