復雜非線性系統(tǒng)的故障診斷與智能自適應容錯控制
本書圍繞復雜非線性系統(tǒng)的故障診斷和智能自適應容錯控制問題做了相關研究。結(jié)合作者多年的研究工作，介紹故障診斷與智能容錯控制的發(fā)展歷史及演化趨勢、容錯控制與經(jīng)典控制理論之間的關系；設計狀態(tài)觀測器和故障診斷觀測器來實現(xiàn)故障檢測和故障估計；研究基于模型驅(qū)動的智能自適應容錯控制問題和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的**容錯控制問題。本書構建了一套集故障檢測、故障估計、參數(shù)學習和性能學習為一體的自適應控制體系。選材上既考慮了問題本身的實用性和客觀性，又注意到控制概念的可讀性、認識方法的廣泛性以及控制方法的新穎性和前瞻性。
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目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 故障診斷概述 3
1.3 自適應控制概述 7
1.4 智能控制與自適應控制 11
1.5 容錯控制與控制基礎理論的關系 14
1.6 模型驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動的認識 25
1.7 預備知識 31
1.7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡近似原理 31
1.7.2 增強學習算法 32
1.8 主要研究內(nèi)容 33
第2章 Lipschitz非線性系統(tǒng)的故障觀測器設計 37
2.1 引言 37
2.2 觀測器基礎知識 37
2.3 Lipschitz非線性系統(tǒng)的抗擾能力分析 42
2.3.1 問題描述與基礎知識 42
2.3.2 抗擾能力分析結(jié)果 44
2.4 一類自適應觀測器的故障估計性能 47
2.4.1 問題描述與基礎知識 47
2.4.2 自適應觀測器的性能 48
2.4.3 仿真算例 50
2.5 故障估計的自適應觀測器設計 51
2.5.1 問題描述與基礎知識 51
2.5.2 故障估計自適應觀測器主要結(jié)果 53
2.5.3 仿真算例 55
2.6 具有干擾抑制和故障估計的 PI 觀測器設計 57
2.6.1 問題描述與基礎知識 57
2.6.2 不存在外界干擾時的補償控制 58
2.6.3 存在外界干擾時的補償控制及干擾抑制 60
2.6.4 仿真算例 62
2.7 魯棒故障診斷觀測器設計 63
2.7.1 問題描述與基礎知識 63
2.7.2 自適應魯棒觀測器設計和性能分析 65
2.7.3 仿真算例 73
2.8 小結(jié) 75
第3章 奇異雙線性系統(tǒng)的故障診斷 77
3.1 引言 77
3.2 奇異雙線性系統(tǒng)的觀測器設計 78
3.2.1 問題描述 79
3.2.2 變換系統(tǒng)的解 81
3.2.3 觀測器設計 81
3.2.4 仿真算例 84
3.3 雙線性系統(tǒng)的故障診斷觀測器設計 87
3.3.1 系統(tǒng)描述 88
3.3.2 奇異雙線性系統(tǒng)的變換 89
3.3.3 系統(tǒng)的解 90
3.3.4 BFDO設計 91
3.3.5 故障檢測 96
3.3.6 仿真算例 102
3.4 小結(jié) 106
第4章 復雜互聯(lián)非線性系統(tǒng)的故障診斷和容錯同步 107
4.1 引言 107
4.2 基于 Hop-eld神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性系統(tǒng)故障估計方法 108
4.2.1 Hop-eld神經(jīng)網(wǎng)絡故障估計器 110
4.2.2 仿真算例 113
4.3 離散時間復雜互聯(lián)網(wǎng)絡的故障診斷觀測器設計 115
4.3.1 問題描述與基礎知識 117
4.3.2 狀態(tài)觀測器設計 119
4.3.3 基于自適應觀測器的故障診斷 125
4.3.4 仿真算例 128
4.4 一類時滯復雜互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡的容錯同步 135
4.4.1 問題描述與基礎知識 138
4.4.2 傳感器故障下的復雜互聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡的容錯同步 140
4.4.3 傳感器故障下基于驅(qū)動-響應網(wǎng)絡框架的自適應容錯同步 145
4.4.4 具有期望同步態(tài)的自適應容錯同步 150
4.4.5 仿真算例 154
4.5 小結(jié) 165
第5章 基于反步法的狀態(tài)反饋容錯控制 166
5.1 引言 166
5.2 問題描述和預備知識 167
5.3 控制器設計 168
5.4 仿真算例 176
5.5 小結(jié) 184
第6章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出反饋容錯控制 186
6.1 引言 186
6.2 問題描述和預備知識 187
6.3 坐標系變換 189
6.4 基于最少調(diào)節(jié)參數(shù)的容錯控制 192
6.5 仿真算例 199
6.6 小結(jié) 209
第7章 基于增強學習算法的容錯控制 210
7.1 引言 210
7.2 問題描述和預備知識 211
7.2.1 系統(tǒng)描述 211
7.2.2 預備知識和控制目標 212
7.3 基于增強學習的容錯控制設計 213
7.3.1 執(zhí)行網(wǎng)及其權重自適應律 213
7.3.2 評判網(wǎng)及其自適應律 216
7.3.3 性能結(jié)果及穩(wěn)定性分析 218
7.4 仿真算例 222
7.5 小結(jié) 229
第8章 基于最少調(diào)節(jié)參數(shù)的最優(yōu)容錯控制 230
8.1 引言 230
8.2 問題描述和預備知識 231
8.2.1 問題描述 231
8.2.2 預備知識以及主要控制目標 232
8.3 基于增強學習的自適應跟蹤容錯控制設計 233
8.3.1 執(zhí)行網(wǎng)設計 233
8.3.2 評判網(wǎng)設計 235
8.3.3 執(zhí)行網(wǎng)和評判網(wǎng)的更新律 237
8.4 基于增強學習的容錯控制的性能分析 239
8.5 仿真算例 246
8.6 小結(jié) 256
第9章 基于數(shù)據(jù)的無模型系統(tǒng)的容錯控制 257
9.1 引言 257
9.2 問題描述和預備知識 258
9.3 故障檢測機制 260
9.4 基于回聲狀態(tài)網(wǎng)的容錯控制 261
9.4.1 基于回聲狀態(tài)網(wǎng)的故障估計 262
9.4.2 容錯控制器設計 264
9.5 仿真算例 270
9.6 小結(jié) 275
第10章 問題與展望 277
參考文獻 280
索引 304
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