离散时间切换LPV系统故障估计:基于输入-状态稳定的方法

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本文主要探讨了离散时间切换线性参数可变系统(Discrete-Time Switched Linear Parameter Varying Systems, DTLPV)中的状态和故障估计问题,以输入-状态稳定性(Input-to-State Stability, ISS)方法为研究核心。作者是Yanzheng Zhu和Wei Xing Zheng。 在许多工程领域,如自动化控制、机器人技术以及航空航天,LPV系统因其能有效建模具有非线性特性的过程而备受青睐。这些系统的特点在于其动态行为随着参数的变化而变化,这种参数的不确定性对系统的性能评估和控制策略设计提出了挑战。本文关注的是带有滞留时间约束的系统,这是一种实际应用中常见的特性,它限制了系统在不同模式之间的切换频率。 为了实现对状态和故障的联合估计,作者首先假设参数变化具有多面体依赖性,这有助于分析和处理参数不确定性。他们构造了一个与滞留时间和参数相关的Lyapunov函数,这是一种在系统稳定性分析中常用的数学工具,通过Lyapunov稳定性理论来保证系统的行为在输入作用下的可控性。 文章的关键贡献是建立了确保输入-状态稳定性的充分条件,这些条件满足了ISS性能要求。输入-状态稳定性是一种衡量系统对于外部输入的鲁棒性,如果能够确保ISS性能,即使存在未知的故障,系统的状态也能保持在可接受的范围内。 基于此,作者采用观测器为基础的估计器来实现实时的状态和故障估计。这种方法的有效性得到了数值结果的支持,通过模拟实验验证了在实际应用中该故障估计方法的可行性和有效性。 这篇研究论文针对DTLPV系统提出了一种新颖的故障估计策略,结合滞留时间和参数的特性,利用输入-状态稳定性理论,不仅实现了状态的准确估计,而且保证了在故障情况下系统的稳定性。这对于复杂系统的设计与控制具有重要的理论价值和实践意义。