基于RBF网络的逆系统多模型内模主动容错控制  被引量:6

Active fault tolerant control using multi-models based on RBF inverse system internal model

在线阅读下载全文

作  者:李炜[1] 许德智[1] 李二超[1] 

机构地区:[1]兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050

出  处:《华中科技大学学报(自然科学版)》2009年第S1期98-101,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基  金:甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS051-A25-032);甘肃省教育厅高等学校研究生导师科研项目(050301);兰州理工大学特色学术梯队基金资助项目

摘  要:针对某些具有可能故障先验知识的非线性系统,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络的逆系统多模型内模主动容错控制方法.首先采用RBF对系统正常及各种先验故障情形的逆系统建模,并由此建立动态系统逆模型库,然后基于逆系统方法将逆模型与系统串联形成伪线性系统,并对其设计了具有良好鲁棒性能的内模控制器.系统实际运行时,监控决策机制依据系统性能容忍度指标和模型失配度指标的实时计算分析,诊断系统所处运行模式,调用与之匹配的RBF逆模型,使其通过始终与原系统模型的串联保持为不变的伪线性系统,从而在无需改变内模控制器的情况下达到对非线性系统主动容错控制的目的.仿真实例验证了所提方法的有效性.For nonlinear systems with a priori knowledge of possible failure,the paper proposes an active fault-tolerant control using multi-models based on radial basis function(RBF) inverse system internal model methods.The method first uses RBF to set up inverse system modeling for normal and faults with each kind of priori breakdown situation,then buildes inverse model bank for dynamic systems,next based on inverse system method make the inverse model connect the system become one pseudo-linear system,and designes with a good robust performance of the internal model controller.Actual run-time system,the decision-making mechanism of monitor is being calculated and analysis based on system performance indicators and model of tolerance mismatch index.The diagnosis system locates the movement pattern,call switching RBF inverse model,the system has always been seried with inverse model and remain unchanged pseudo-linear system,thus no need to change the situation of internal model controller for nonlinear systems and to achieve active fault-tolerant control purpose.Finally,the simulation result shows that the method is effective.

关 键 词:逆系统方法 内模主动容错控制 多模型 逆模型库 径向基函数网络 

分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象