非高斯奇異隨機分布系統(tǒng)的故障診斷與最小熵容錯控制.pdf

1、隨機分布系統(tǒng)（Stochastic Distribution Control，SDC）應用在許多實際復雜系統(tǒng)中，該類系統(tǒng)要求控制輸出概率密度函數(shù)(Probability Density Function,PDF)的形狀而不是系統(tǒng)輸出本身?，F(xiàn)有的SDC系統(tǒng)的故障診斷(FaultDiagnosis，F(xiàn)D)和容錯控制（Fault Tolerant Control，F(xiàn)TC）的研究大都針對常規(guī)系統(tǒng)，很少觸及到奇異系統(tǒng)。目前，隨機分布系統(tǒng)的容錯控制

2、大都考慮系統(tǒng)輸出的目標概率密度函數(shù)已知的情況，當系統(tǒng)輸出的目標概率密度函數(shù)未知時，傳統(tǒng)的容錯控制最優(yōu)控制策略已不再適用。
　　本文針對非高斯奇異隨機分布系統(tǒng)，設計了有效的故障診斷和最小熵容錯控制的算法。當隨機系統(tǒng)發(fā)生故障后，構建自適應觀測器對系統(tǒng)的故障進行診斷，并通過線性矩陣不等式(LinearMatrixInequality,LMI)求出自適應觀測器的增益和自適應調節(jié)律的增益?？紤]目標概率密度函數(shù)未知情況下，將熵的概念引入非高斯

3、奇異隨機分布系統(tǒng)的容錯控制中，利用故障診斷信息，采用關于均值約束下熵的性能指標極小化方法對控制器進行重構，使系統(tǒng)的輸出變量具有最小的不確定性，實現(xiàn)最小熵容錯控制。該論文的研究在理論方面，拓寬了隨機分布系統(tǒng)故障診斷與容錯控制的研究范圍。本文的主要工作分為以下三個部分:
　　①不同于一般的隨機分布控制系統(tǒng)，奇異SDC系統(tǒng)的狀態(tài)變量和控制輸入之間由奇異狀態(tài)空間模型所描述，加大了系統(tǒng)故障診斷和容錯控制的難度?；谧赃m應觀測器對系統(tǒng)的故障進

4、行診斷，并通過線性矩陣不等式求出自適應觀測器的增益和自適應調節(jié)律的增益。系統(tǒng)采用均值約束下關于熵的性能指標來評價系統(tǒng)的性能，將性能指標極小化后，利用系統(tǒng)的故障診斷信息對控制器進行重構，使故障發(fā)生后的系統(tǒng)輸出仍有最小的不確定性，實現(xiàn)非高斯奇異隨機分布系統(tǒng)的最小熵容錯控制。
　?、趯⒎歉咚闺S機分布系統(tǒng)的故障診斷算法拓展應用到非高斯奇異隨機分布系統(tǒng)中，由于線性B樣條本身的局限性，采用有理平方根B樣條逼近其輸出的概率密度函數(shù)，構造自適應觀

5、測器對系統(tǒng)的故障進行檢測和診斷，并通過線性矩陣不等式求出自適應觀測器的增益和自適應調節(jié)律的增益。若目標函數(shù)不能事先確定時，將熵引用到容錯控制器的重構設計中，使故障發(fā)生后系統(tǒng)輸出的不確定性仍能極小化。
　　③針對連續(xù)非高斯奇異隨機分布控制系統(tǒng)，給出了基于狀態(tài)觀測器與線性矩陣不等式的故障診斷算法?？紤]目標概率密度函數(shù)不能事先確定的情況下將熵引入連續(xù)隨機分布系統(tǒng)的容錯控制中。給出新形式的熵稱之為N-熵來構造連續(xù)系統(tǒng)的性能指標函數(shù)，通過將