基于自适应动态规划的时滞优化鲁棒容错控制研究

针对实际控制系统广泛存在的模型不确定性和时有可能发生故障的现象，本项目提出结合自适应动态规划控制和信号滚动优化时滞技术研究不确定系统的主动鲁棒容错控制问题，不但可以为容错控制的理论研究取得新的研究进展，而且具有广阔的应用前景。首先，针对两类特殊的不确定系统，运用新结构观测器理论和自适应神经网络等技术，设计具有不确定界估计的自适应鲁棒故障诊断滤波器，实现快速有效的故障诊断；进一步针对不同故障情形，利用自学习神经网络和时域滚动优化信息处理方法建立故障系统时滞优化模型，并利用自适应动态规划寻优控制方法和Lyapunov泛函方法研究高性能鲁棒容错控制器设计，获得主动容错控制算法；其次，将上述研究成果推广到具有一般性结构的不确定非线性系统的鲁棒容错控制研究中；最后，对上述研究成果编制软件，就实际对象进行计算机仿真和实验验证研究。