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1)基于状态观测器的执行器故障检测与自适应滑模容错控制。针对伺服电机部分失效故障和负载转矩扰动并存的复杂工况,首先构建系统的状态空间模型,设计基于实际系统输出的状态观测器,通过观测器重构系统内部状态变量。在无故障情况下,观测器估计状态应与理想模型状态保持一致,当执行器发生故障时,实际系统动态特性改变,导致估计状态与理想状态产生偏差。通过实时监测这一偏差信号,并结合偏差的变化趋势和幅值特征,可以有效检测故障的发生时刻和严重程度。在故障检测基础上,设计自适应滑模容错控制器,滑模控制因其对参数变化和外部扰动的强鲁棒性,特别适合故障工况下的控制应用。控制器根据观测器提供的状态信息和故障信息,自适应调整控制律参数,动态补偿执行器效能损失,确保系统滑模面的可达性和稳定性。然而,滑模控制器参数众多,手动整定难度大且难以达到最优性能。为此,引入飞蛾火焰优化算法进行参数自动寻优,该算法通过模拟飞蛾螺旋飞向火焰的自然行为,在参数空间中进行全局搜索,有效避免局部最优陷阱。仿真实验结果表明,经过智能优化的控制器参数配置能够显著提升系统的动态响应速度和抗干扰能力,在执行器故障情况下仍能保持高精度的位移跟踪性能,验证了该方法的有效性和实用性。
(2)基于中间变量观测器的非匹配扰动容错控制方法。在实际连铸过程中,系统不仅面临执行器故障,还受到铸坯重量变化、设备振动耦合等非匹配扰动的影响,这类扰动作用在系统的不同通道,难以通过常规控制输入直接抵消。针对这一难题,创新性地设计中间变量观测器,通过引入虚拟中间变量,将状态估计、故障估计和扰动估计统一在同一观测框架内,实现对系统多源不确定性的同时重构。观测器采用高增益设计策略,加快估计收敛速度,确保能够及时跟踪快速变化的故障和扰动。基于观测器提供的估计信息,构造自适应补偿项,实时抵消估计误差和系统扰动对控制性能的影响。控制器设计采用命令滤波反步法,反步法通过递推设计虚拟控制律,逐步稳定各个子系统,能够系统性地处理非线性和耦合问题。命令滤波技术则用于解决传统反步法中虚拟控制律反复求导带来的复杂度爆炸问题,通过一阶滤波器对虚拟控制信号进行滤波,避免了高阶导数计算,简化了控制器结构。自适应机制根据跟踪误差动态调整控制增益,增强系统对参数不确定性的鲁棒性。仿真研究充分验证了该策略的有效性,在执行器故障和强扰动同时作用的恶劣工况下,系统仍能快速恢复稳定并保持良好的跟踪精度,展现出优异的容错控制能力。
(3)执行器与传感器同时故障的非脆弱容错控制方法。在极端情况下,执行器和传感器可能同时发生故障,此时系统既面临驱动能力下降,又面临状态反馈失真的双重困境,控制难度极大。传统方法分别处理两类故障,设计复杂且性能受限。本研究提出系统增广的创新思路,将系统原始状态、执行器故障和传感器故障统一定义为广义状态向量,构建增广系统模型,将双重故障估计问题转化为增广状态估计问题。针对增广系统设计非脆弱比例微分观测器,比例微分观测器结构简单,调节灵活,能够同时提供状态估计和故障估计。非脆弱设计确保观测器在自身参数存在摄动时仍能保持稳定性和估计精度,增强了系统对控制器实现误差的鲁棒性。基于观测器的估计信息,设计非脆弱输出反馈容错控制器,该控制器仅依赖系统输出信号,无需直接测量所有状态,特别适合传感器故障场景。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResidualConvAE(nn.Module): def __init__(self): super(ResidualConvAE, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) ) self.residual = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=1) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(64, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(32, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(16, 3, kernel_size=3, padding=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): enc = self.encoder(x) res = self.residual(x) enc = enc + res dec = self.decoder(enc) return dec class LSTM_Attention(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(LSTM_Attention, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=4) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) attn_out, _ = self.attention(lstm_out, lstm_out, lstm_out) out = self.fc(attn_out[:, -1, :]) return out def train_image_model(data, epochs=50): model = ResidualConvAE() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, data) loss.backward() optimizer.step() return model def train_electrical_model(data, labels, epochs=50): model = LSTM_Attention(input_dim=10, hidden_dim=64, output_dim=5) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, labels) loss.backward() optimizer.step() return model image_data = torch.randn(16, 3, 64, 64) electrical_data = torch.randn(32, 20, 10) electrical_labels = torch.randint(0, 5, (32,)) img_model = train_image_model(image_data) elec_model = train_electrical_model(electrical_data, electrical_labels) print("Models trained successfully.")如有问题，可以直接沟通
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