随机执行器故障下的非线性不确定系统自适应补偿控制

"这篇技术说明探讨了在非线性不确定系统中如何处理具有随机执行器故障的自适应故障补偿控制问题。文中引入了与马尔可夫变量相关的随机函数来描述执行器的失效概率，增加了模型的现实性和复杂性。通过考虑马尔可夫变量的影响，建立了系统的初步理论框架。接着，利用反向推进（backstepping）策略设计了一种自适应故障补偿控制器，确保在执行器随机故障的情况下，闭环系统的信号能够保持概率上的有界性。仿真结果验证了该方法的有效性。" 文章引用了一些相关研究，如[10]中V.Gupta和N.Martins关于模拟传感器通道对控制器和执行器之间稳定性影响的工作，强调了通信链路在控制系统中的重要性。[11]中V.Gupta等人提出了递推预测网络控制，探讨了网络化控制系统的实时性问题。[12]中J.Hespanha等人对网络化控制系统的最新研究成果进行了综述，提供了该领域的技术概览。[13]中O.C.Imer等人研究了通信网络上的线性时不变系统优化控制问题，分析了网络对控制性能的影响。[14]中K.Kobayashi和K.Hiraishi提出了一种带有延迟补偿的自我触发模型预测控制方法，专为网络化控制系统设计。[15]中D.Liberzon和J.P.Hespanha则讨论了在有限信息反馈下非线性系统的稳定化问题。 该文的核心内容是针对一类非线性不确定系统，提出了一种考虑随机执行器故障的自适应故障补偿控制策略。这个策略通过马尔可夫变量建模执行器的故障行为，并采用backstepping方法设计控制器，保证了在随机故障条件下系统的稳定性和闭环信号的概率有界性。这些研究成果对于理解和改善实际系统中因执行器故障导致的控制问题具有重要的理论和实践意义。