题目：新型鲁棒容错控制方法研究

自修复飞行控制技术是因现代飞机高可靠性需要发展起来的先进控制技术。当飞机出现执行机构或系统故障后，自修复飞控系统会首先利用故障检测模块判断飞机是否发生了故障；其次自动切换至鲁棒性极强的应急控制律，保证飞机短时间内不失稳；然后通过准确的故障检测诊断单元确定故障的位置、性质和程度；最后根据故障检测诊断单元的结果进行控制律的重组或重构，最低要求是保持飞机的稳定，并在此基础上尽可能地恢复原来的操纵品质。由此可见，实现强鲁棒的应急控制律是完成准确故障检测诊断和控制律重组/重构的前提，是自修复飞控系统走向实际应用的一个重要过渡过程。由于传统容错控制方法的固有的局限性导致其无法作为应急控制律应用于自修复飞控系统中，本文结合容错控制和鲁棒控制的研究成果，提出了一种新型鲁棒容错控制器。在此控制器中，控制器由传统的一个控制器转变为由可以单独分开设计的两部分组成，一部分是以跟踪误差为输入的主控制器，主要考虑系统的性能；一部分是以观测误差为输入的补偿控制器，主要考虑在保证系统稳定的前提下实现对故障的容错。根据提出的新型鲁棒容错控制器结构，研究了该结构中的两项关键技术——基于观测器/估计器的残差生成方法研究和补偿控制器设计方法研究。针对标称模型已知的仿射非线性系统，考虑可能的执行机构和系统结构故障，提出了一种基于标称微分估计模型的残差生成方法。首先定义了系统的标称微分估计模型，继而利用非线性跟踪微分器获取了实际系统的状态的微分，然后通过比较实际系统状态的微分和标称微分估计模型的输出得到残差。考虑到利用非线性跟踪微分器直接求取状态的微分造成的残差不精确以及工程上难以应用的缺点，研究了基于非线性扩张状态观测器的残差生成方法，利用非线性扩张状态观测器估计得到的系统的扩张状态即为生成的残差。上述两种方法生成的残差的物理含义相同，都可以认为是跟故障直接相关的故障函数的估计值。由于实际情况下，很多系统难以表示成仿射非线性的形式，因此面对一类用非线性自回归平均滑动模型表示的更一般的非线性系统，在假设其模型参数信息完全未知的情况下，利用系统的输入输出信息建立了无故障系统的神经网络辨识模型。针对系统参数故障，通过比较实际系统的输出和神经网络辨识模型的输出得到了残差。对应基于观测器/估计器的非线性系统的残差生成方法，提出了三种补偿控制器的设计方法。考虑执行机构故障或系统结构故障，针对标称模型已知的仿射非线性系统，设计了基于微分估计模型的补偿控制器，并给出了加入补偿控制律后闭环系统稳定性的证明。 针对同样的系统，设计了基于非线性扩张状态观测器的补偿控制律，并给出了加入补偿控制律后闭环系统的稳定性证明。在新型鲁棒容错控制器的结构下，针对一类用非线性自回归平均滑动模型表示的模型信息未知的一般非线性系统，考虑系统参数故障，主控制器采用单神经元自适应PID控制方法设计；同时利用系统的神经网络辨识模型得到的残差设计了权值和阈值自适应调整的神经网络补偿控制器；最后证明当主控制器和补偿控制器的学习速率满足一定的关系时，闭环系统局部渐近稳定。研究了一种现有的与新型鲁棒容错控制器结构相似的鲁棒容错控制器——基于逆系统方法的鲁棒容错控制器。在采用动态逆控制的基础上，研究了基于神经网络的自适应补偿控制律设计。通过分析对比自适应神经网络的补偿控制原理和基于非线性状态观测器的补偿控制原理，提出了基于非线性扩张状态观测器动态补偿的动态逆控制方法。由此证明了基于逆系统方法的鲁棒容错控制器可以看作是新型鲁棒容错控制器的一种特殊实现方式。研究了新型鲁棒容错控制器和基于逆系统的鲁棒容错控制器在自修复飞控系统中的应用。在不同的飞行状态下，针对执行机构故障分别采用不同的方法进行了仿真验证，仿真结果表明新型鲁棒容错控制器可以作为一种有效的应急控制律应用于自修复飞控系统中。