随机鲁棒预测容错控制在执行器故障中的应用

"该文档探讨了在存在执行器故障情况下的随机鲁棒预测容错切换控制策略，结合了模型预测控制(MPC)和容错控制(FTC)技术，以应对工业过程中的不确定性、故障及外部干扰问题。" 在控制理论领域，传统的PID控制虽然简单易用，但在面对复杂工业环境时往往力不从心。因此，模型预测控制(MPC)作为一种先进的控制策略，因其对约束条件的出色处理能力而备受青睐。MPC分为两类：一类侧重于工业应用，通过算法稳定性的实证分析，但设计参数与实际物理量的匹配需要大量仿真；另一类则以李亚普诺夫稳定性理论为基础，利用线性矩阵不等式(LMI)等工具确保稳定性，理论体系更为成熟。 然而，工业过程中执行机构和传感器的故障是常见问题，容错控制(FTC)成为了关键的应对方法。文献中已经提出了一些针对执行器故障的控制方案，但这些方法通常牺牲了控制性能以保持系统稳定。为解决这一问题，研究者开始将MPC与FTC相结合，实现鲁棒的模型预测容错控制，能同时处理不确定性、随机故障和外部干扰。 Prashant等人提出了一种鲁棒MPC控制器设计，该设计利用李亚普诺夫理论来处理约束、不确定性以及执行器故障问题。Li等人则研究了马尔可夫跳跃系统在执行器和传感器故障情况下的FTC问题，但他们的工作未考虑未知外部干扰。实际工业环境中，由于恶劣的生产条件，未知干扰是不可避免的，这使得在设计控制策略时必须考虑这一因素。 为了提升控制系统的整体性能，未来的挑战在于如何设计更智能、更鲁棒的容错控制策略，既能应对执行器故障，又能有效抑制未知干扰，同时保证控制性能的最优。这可能涉及到更复杂的控制理论，如自适应控制、滑模控制或智能学习算法的集成，以实现更高效、更可靠的控制系统。未来的研究工作应当关注这些领域的交叉应用，以提高工业过程的安全性和经济性。