1.4 研究現(xiàn)狀分析及本書主要內(nèi)容

目前就對(duì)隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制的研究大部分是分開進(jìn)行的，并沒有進(jìn)行集成故障診斷與容錯(cuò)控制研究。所謂集成故障診斷與容錯(cuò)控制，就是在系統(tǒng)中加入故障估計(jì)/辨識(shí)子系統(tǒng)，分離出故障的位置、大小及類型，通過修正故障系統(tǒng)補(bǔ)償故障所帶來的影響并使系統(tǒng)保持穩(wěn)定。在集成故障診斷與容錯(cuò)控制中，控制律被重構(gòu)以通過修正故障系統(tǒng)使被控系統(tǒng)達(dá)到一定的性能指標(biāo)。而在主動(dòng)容錯(cuò)控制中，只使用無故障的那部分系統(tǒng)。可見，集成故障診斷與容錯(cuò)控制方案不僅需要故障檢測(cè)子系統(tǒng)，而且需要故障估計(jì)/辨識(shí)子系統(tǒng)。為此，本書對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的集成故障診斷與容錯(cuò)控制進(jìn)行深入研究。

不同于已有的處理動(dòng)態(tài)系統(tǒng)故障診斷的手段，如利用輸出信息及其他可測(cè)量的信息來產(chǎn)生殘差，進(jìn)而進(jìn)行故障診斷。隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷任務(wù)是利用系統(tǒng)輸出概率密度函數(shù)信息及其他可測(cè)量的信息來產(chǎn)生殘差，通過對(duì)殘差的分析與處理來估計(jì)出故障的變化。隨機(jī)分布控制系統(tǒng)所產(chǎn)生的殘差在形式上與高斯隨機(jī)系統(tǒng)和一般確定性系統(tǒng)的殘差形式并不相同，是以概率密度函數(shù)跟蹤誤差的積分形式表示出來的。基于故障診斷的信息和其他可測(cè)量的信息進(jìn)行容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)，使發(fā)生故障后隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的輸出概率密度函數(shù)仍能跟蹤給定的概率密度函數(shù)，實(shí)現(xiàn)隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的容錯(cuò)控制。然而以上研究中面向的系統(tǒng)模型仍主要是常規(guī)系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型是奇異系統(tǒng)，即非高斯奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)時(shí)，有關(guān)這類系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制的研究結(jié)果還不多。奇異動(dòng)態(tài)模型的存在，使得容錯(cuò)控制器的設(shè)計(jì)變得更加困難。對(duì)奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)而言，在系統(tǒng)無故障時(shí)的控制器設(shè)計(jì)、容錯(cuò)控制策略及容錯(cuò)控制后閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析都是需要深入研究和探索的問題。本書將做出這方面的探索性研究，目標(biāo)是針對(duì)非高斯奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)，開發(fā)一系列故障診斷方法，并對(duì)系統(tǒng)輸出的分布形狀進(jìn)行主動(dòng)容錯(cuò)控制。

事實(shí)上，目前對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制的研究，研究結(jié)果大都集中在線性權(quán)值動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)故障診斷與容錯(cuò)控制的研究結(jié)果還很少。僅有的故障診斷研究結(jié)果也多集中在滿足李普希茨（Lipschitz）條件的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，非線性程度不高，然而實(shí)際系統(tǒng)大都為非線性系統(tǒng)，且非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的一些控制問題尚未解決，因此對(duì)非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制的研究是很有必要的。對(duì)實(shí)際的非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)，如果系統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)建模不合適，則難以得到理想的容錯(cuò)控制效果。因此，需要對(duì)非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的建模、故障診斷與容錯(cuò)控制進(jìn)行深入的研究。

有時(shí)跟蹤目標(biāo)概率密度函數(shù)并不能事先確定，這時(shí)容錯(cuò)控制要求就可以轉(zhuǎn)化為控制輸出變量具有最小的不確定性。在高斯系統(tǒng)中，最小不確定性可以通過方差來體現(xiàn)；在一般的非高斯系統(tǒng)中，最小的不確定性采用熵來體現(xiàn)。這兩者在高斯系統(tǒng)中具有完全的等價(jià)性。對(duì)于一般的非高斯隨機(jī)系統(tǒng)，最小熵準(zhǔn)則可以作為最小方差準(zhǔn)則的推廣來設(shè)計(jì)容錯(cuò)控制器。目前非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)目標(biāo)概率密度函數(shù)未知的最小熵容錯(cuò)控制結(jié)果還不多。本書對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的最小熵容錯(cuò)控制也進(jìn)行了探索性研究。

針對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制方面存在的問題，在本書中作者總結(jié)了近些年來研究團(tuán)隊(duì)在非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)相關(guān)研

究方面的一些成果，主要包括非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的集成故障診斷與容錯(cuò)控制（包括線性與非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)）、非高斯奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制、非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的最小熵容錯(cuò)控制方面的內(nèi)容。

第2章為非高斯線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障檢測(cè)、故障診斷與容錯(cuò)控制，本章基于有理平方根線性B樣條模型，進(jìn)行了基于自適應(yīng)觀測(cè)器的故障檢測(cè)、故障診斷，并進(jìn)行了最優(yōu)主動(dòng)容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)。

第3章考慮了非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的集成故障診斷與容錯(cuò)控制問題。對(duì)滿足李普希茨（Lipschitz）條件的非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)，用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漸變非線性故障進(jìn)行逼近，設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器，基于故障估計(jì)信息，進(jìn)行了基于比例積分的容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)。

第4章為非高斯奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)新方法。本章對(duì)非高斯線性奇異動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了基于迭代學(xué)習(xí)觀測(cè)器的故障診斷，該故障診斷算法不僅對(duì)突變故障有效，對(duì)漸變故障（慢變和快變故障）同樣有效，并給出了新的最優(yōu)容錯(cuò)控制算法。

第5章考慮了時(shí)滯因素和概率密度函數(shù)逼近誤差，對(duì)非高斯時(shí)滯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制進(jìn)行了深入探討。

第6章考慮了模型不確定性因素和概率密度函數(shù)逼近誤差，進(jìn)行了基于未知輸入觀測(cè)器的魯棒故障診斷，并給出了滑模容錯(cuò)控制策略。

第7章對(duì)非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)信息容錯(cuò)控制研究，使故障發(fā)生后的統(tǒng)計(jì)信息仍能跟蹤目標(biāo)統(tǒng)計(jì)信息函數(shù)。

第8章考慮了一般非線性動(dòng)態(tài)，給出了基于模糊建模的非高斯非線性奇異隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制算法。第2～8章是目標(biāo)概率密度函數(shù)已知的非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制，考慮了線性動(dòng)態(tài)、非線性動(dòng)態(tài)、奇異動(dòng)態(tài)系統(tǒng)、時(shí)滯因素，對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的故障診斷與容錯(cuò)控制進(jìn)行了深入的討論。

第9章對(duì)離散非高斯奇異線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)進(jìn)行了最小熵控制研究，給出了均值約束下的最小熵性能指標(biāo)，使發(fā)生故障后的系統(tǒng)輸出的不確定性仍極小化。

第10章對(duì)非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)，考慮了一般非線性動(dòng)態(tài)，進(jìn)行了基于模糊建模的非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的最小有理熵容錯(cuò)控制研究。第9章和第10章是目標(biāo)概率密度函數(shù)未知的非高斯隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的最小熵容錯(cuò)控制，對(duì)離散線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)、基于模糊建模的非高斯非線性隨機(jī)分布控制系統(tǒng)的最小熵容錯(cuò)控制進(jìn)行了討論。