鲁棒耗散容错控制：执行器故障的多率采样间歇过程

"执行器故障多率采样间歇过程的鲁棒耗散迭代学习容错控制" 本文是一篇关于控制系统的研究论文，主要探讨了一类存在干扰和执行器故障的多率采样间歇过程的控制策略。研究的核心是提出一种具有鲁棒耗散性能的迭代学习容错控制算法，该算法能够应对执行器可能出现的故障情况。 在控制理论中，执行器故障是实际系统中常见的问题，它会影响系统的稳定性和性能。多率采样间歇过程则是在不同时间间隔进行采样的动态系统，这种特性使得控制设计更为复杂。针对这类问题，作者利用提升技术将多采样率的过程转换为慢速率采样的状态空间模型，简化了问题的处理。 通过引入二维系统理论，作者将迭代学习控制过程转化为一个等价的2D Roesser故障系统。2D Roesser模型是一种特殊的离散二维动态系统，适用于描述具有时间维和空间维的系统行为。在这样的框架下，作者设计了一个沿着时间和迭代方向的反馈容错控制器，这个控制器不仅考虑了系统的动态特性，还兼顾了执行器故障的影响。 为了确保控制策略的鲁棒性和耗散性能，即系统能够吸收并消耗内部或外部的扰动能量，作者采用了线性矩阵不等式（LMI）的形式来表达控制器存在的充分条件。这种方法在理论上提供了保证系统稳定性的数学证明，同时保证了在正常运行和发生执行器故障时，多率采样间歇过程都能保持良好的耗散性能。 此外，论文中的实例——注塑过程的注射速度控制仿真，验证了所提方法的有效性和可行性。注塑过程是一个典型的工业间歇过程，其速度控制对于产品质量至关重要。通过仿真，作者证明了提出的控制策略能够在执行器出现故障的情况下，依然能够有效地控制注塑过程，保持系统的稳定性和性能。 这篇研究论文提供了一种创新的控制策略，用于解决具有执行器故障的多率采样间歇过程的控制问题。通过迭代学习和容错控制的结合，以及鲁棒耗散性能的设计，确保了系统在各种工况下的稳定性和适应性。这一工作对实际工业过程的自动化控制有着重要的理论指导意义和应用价值。