水平轴风力机面对高风速变化工况时,极易出现转子灾难性失控超速运行,此时风能转换效率低于预期值,同时恶劣的环境也对桨距角控制提出了容错要求。针对这些问题,提出一种具有功率调节和容错能力的风力机自适应约束控制方案,通过自适应约束的桨距角控制实现安全可靠的功率调节,并集成容错能力以补偿可能的故障影响。介绍水平轴风力机的数学模型和运行要求,分析基准的非线性自适应约束控制方案的设计过程,并在此基础上讨论具有未知控制增益、任意初始条件和存在故障影响下的设计方案,最后搭建MATLAB仿真模型对所提出的方案进行验证。仿真实验结果表明:所提方案可以提高风力机的功率调节效率,同时在不同工况和不同故障条件下均能将转子速度和发电功率控制在安全范围内。

介绍了基于BCS系统,利用故障检测与诊断、容错控制和故障自愈控制解决中温返料CFB锅炉运行中发生的床温测量元件失效、断煤、返料器运行不平衡等常见故障.半年多来的运行效果表明,CFB锅炉在投入BCS自动优化运行状态下,如发生上述故障可以不依赖人为干预即可自行恢复到正常状态,或使锅炉带病运行到计划检修阶段而避免临时停机,在很大程度上保证了CFB锅炉的安全运行.

结合人工神经网络与智能容错控制，形成船舶柴油发电机转速神经网络容错控制。对由故障诊断后获取的特征值进行归一化处理，把经过处理的特征值作为神经网络的输入样本集，设计输出样本集，建立BP神经网络和ELMAN神经网络，用整理后的数据训练神经网络，使神经网络具有容错控制功能，并对神经网络模型进行仿真测试。仿真试验显示可以实现对船舶电力系统容错控制，保证船舶的安全运行。

利用卡尔曼滤波器的优点,提出了航空发动机容错控制模型,它的核心部分就是卡尔曼滤波器,考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。实例仿真表明航空发动机容错控制系统可以保证航空发动机在一定的性能指标下稳定运行,达到了容错控制的目的。

针对一类具有过驱动特性的多缸液压机,提出了一种基于扰动观测器的新型滑模容错动态分配方法.该方法将多类执行器故障转移到集总扰动中,简化了包含多类故障数学模型的容错控制器设计过程,并以此为基础,进行动态控制分配设计.首先,基于集总扰动观测器提供的集总扰动估计,通过滑模方法,设计了虚拟容错控制律;然后,利用动态优化方法为虚拟容错控制律设计了控制分配方案,该分配方案在提高计算效率的同时,能够考虑执行器约束及其他性能指标,从而对虚拟控制输入进行高效能分配.仿真实验表明:无论是某单液压缸发生特定故障,还是多液压缸发生多类故障,所提控制方法皆表现出较强的鲁棒性,与传统控制方法相比具有明显的优越性.

航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。

在Eric H.Maslen等人提出的偏流线性化方法的基础上,以12磁极弱耦合结构的径向磁力轴承为研究对象,提出了在执行器故障时电流重构的新方法,并利用ANSYS和MATLAB对该方法下得到的电流重构矩阵进行了仿真分析。从磁场的分布、电流分配矩阵的求解以及转子的动态响应等方面,验证了该方法在主动磁力轴承执行器容错控制上的可行性以及部分优越性。