鲁棒自适应容错控制：随机系统建模不确定性和执行器故障

"这篇研究论文探讨了在建模不确定性及执行器故障情况下，不确定随机系统的鲁棒自适应容错控制问题。通过应用随机Lyapunov理论，设计了一种无需在线故障检测和诊断（FDD）单元的容错控制器，以缓解系统参数不确定性、外部干扰以及执行器故障对系统性能的负面影响。" 在这篇研究论文中，作者Wenchuan Cai、Lingling Fan和Yongduan Song关注的是如何在存在模型不确定性、执行器故障的随机系统中实现有效的故障容错控制（FTC）。这类问题在现实世界中的控制系统，如航空、交通、电力系统等领域中具有重要的实际意义，因为这些系统往往需要在不确定性和故障情况下保持稳定运行。 论文提出的方法基于随机Lyapunov理论，这是一种在控制理论中广泛使用的工具，用于分析和设计保证系统稳定性的控制器。随机Lyapunov函数可以用来量化系统状态的稳定性，即使在有随机性或不确定性因素存在的情况下。通过设计一个鲁棒自适应控制器，系统能够适应不确定性参数的变化，并在执行器发生故障时仍能维持性能。 传统的容错控制策略通常依赖于在线的故障检测和诊断单元来识别和处理故障情况。然而，该论文的独特之处在于它不需要这样的实时故障检测模块。这意味着控制器能够自动适应并补偿系统的不确定性以及可能出现的故障，降低了系统对复杂故障检测机制的依赖，简化了整个控制架构。 此外，论文还可能涉及了控制器的设计过程，包括如何调整控制输入以应对不确定性，以及如何在执行器出现故障时重新配置控制策略。控制器的自适应性意味着它能够随着时间的推移不断学习和更新参数，以适应系统的动态变化。 这篇研究论文为不确定随机系统的容错控制提供了一种新的解决方案，强调了在无须实时故障检测的情况下，如何通过鲁棒自适应控制方法确保系统的性能和稳定性。这种方法对于提高系统可靠性、降低维护成本以及在复杂环境中保持高性能运行具有重要的理论与实践价值。