随机多源干扰下复合DOBC与容错控制的策略与有效性

本文主要探讨了随机多源干扰系统中的复合控制器设计及其容错能力提升问题。这类系统不仅受到来自外部系统的部分信息已知干扰，如非线性或随机干扰，还存在常值故障，这使得系统的稳定性和性能分析变得更加复杂。传统的控制策略可能在面对这类混合干扰时失效，特别是当干扰与系统状态之间存在耦合时，传统的必然等价原则不再适用。 研究者魏新江、孙式香和张慧凤针对这一挑战，提出了一个创新的方法。他们首先采用了复合极点配置（Composite Pole Placement）和线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality, LMI）相结合的技术。复合极点配置允许精确控制系统的动态响应特性，而线性矩阵不等式则被用来处理系统稳定性问题，并在保证性能的同时考虑到不确定性。 关键步骤之一是设计随机干扰观测器（Random Disturbance Observer, RDO），用于估计第一类干扰，这部分考虑到了干扰与状态的耦合，增强了对不确定性的处理能力。随机故障诊断观测器（Random Fault Diagnosis Observer, RFDO）随后被设计出来，用于检测和评估系统故障，确保及时的故障响应和处理。 基于这些观测器，作者提出了基于观测器的复合容错控制策略。这种策略巧妙地融合了容错控制和随机控制的思想，能够在系统存在干扰和故障的情况下，通过实时的观测器信息调整控制策略，确保系统的均方误差能够渐近收敛到一个有限的范围内，从而保证了系统的稳定性和鲁棒性。 文章的关键技术点包括复合控制器的设计、随机干扰估计、故障诊断以及容错控制理论的应用。此外，它还涉及到了随机系统理论、多源干扰分析、随机控制理论、干扰观测器和故障诊断技术等多个领域的交叉知识。通过仿真验证，作者证明了提出的策略在实际应用中的有效性和准确性。 总结来说，这篇论文提供了一种有效的控制方法，适用于处理复杂随机系统中的多源干扰和故障问题，对于提高此类系统的性能和可靠性具有重要意义。