Anjali P.Deshpande。;萨钦·帕特沃丹。;Shankar S.Narasimhan。 容错非线性预测控制的智能状态估计。 （英语） Zbl 1198.93224号 J.过程控制 19，第2期，187-204（2009）. 摘要：人们越来越认识到，在线模型维护是实现预测控制方案长期效益的关键。在这项工作中，提出了一种新的智能非线性状态估计策略，该策略通过隔离活动故障子集（参数/扰动的突变、传感器/执行器的偏差、执行器/传感器故障）来持续诊断对象模型失配的根本原因并在线自动校正模型，以适应孤立的故障。为了在多元非线性时变系统中进行故障诊断，我们提出了基于广义似然比（GLR）的故障诊断与识别（FDI）方案（NL-GLR）的非线性版本。提出了一种主动容错NMPC（FTNMPC）方案，该方案利用NL-GLR生成的故障/故障位置和量级估计来校正NMPC公式中使用的状态估计和预测模型。这有助于将容错方案应用于非线性和时变过程，包括批处理和半批处理过程。通过对具有输入多重性和稳态增益符号变化的基准CSTR系统和具有强非线性动力学的补料间歇式生物反应器进行仿真研究，证明了所提出的智能状态估计和FTNMPC方案的优点。通过模拟与不稳定非线性系统相关的调节控制问题，由H.陈和F.奥尔戈尔《自动化》第34卷第10期，第1205–1217页（1998年；Zbl 0947.93013号)]，我们还证明了所提出的智能状态估计策略可以用于在模型参数突变时保持渐近闭环稳定性。仿真结果分析表明，该方法在容错非线性预测控制的统一框架下，为处理故障（传感器/执行器/模型参数中的偏差/漂移）和故障（传感器或执行器故障）提供了一种综合方法。 引用于三文件 理学硕士： 93E11号机组 随机控制理论中的滤波 93亿B51 设计技术（稳健设计、计算机辅助设计等） 关键词：扩展卡尔曼滤波器;广义似然比法;故障诊断与调节;失效容限;非线性模型预测控制 引文：Zbl 0947.93013号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.P.Deshpande}等人，《过程控制》19，第2期，187--204（2009；Zbl 1198.93224） 全文： 内政部