×
Cheraghiyan，M。

基于T-S模糊建模的不确定非线性系统的一种新的分离故障估计器和容错控制设计策略。 （英语） Zbl 1458.93150号

伊朗。J.模糊系统。 18，第2期，127-138（2021）.
小结：本文通过T-S模糊建模，针对存在外部扰动和参数建模不确定性的非线性系统以及传感器和执行器故障，提出了一种新的基于观测器的自适应故障估计器（FE）和容错控制（FTC）分离设计，这很容易挑战集成设计策略。首先，一种新的模糊自适应有限元方法能够同时估计执行器/传感器故障和系统状态，并能自动估计和补偿有限元功能和控制系统之间的双向不确定性。其次，基于这些估计设计了模糊状态反馈FTC控制器。然后提出了分离式FE/FTC设计，并通过（H_infty）优化用线性矩阵不等式求解。最后，以一辆手推车上的倒立摆为例说明了所提设计的有效性。

MSC公司：

93立方厘米 模糊控制/观测系统
93B35型 灵敏度（稳健性）
93亿B51 设计技术（稳健设计、计算机辅助设计等）
93E10型 随机控制理论中的估计与检测

关键词：

分离FE/FTC;T-S模糊建模;模糊自适应故障估计

软件：

YALMIP公司;LMI工具箱;控制系统工具箱;Matlab公司;机器人学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Cheraghiyan}，伊朗。J.模糊系统。18，编号2，127--138（2021；Zbl 1458.93150）
全文： 内政部

参考文献：

[1] M.Blanke、M.Kinnaert、J.Lunze、M.Staroswiecki、J.Schr¨oder，《诊断和容错控制》，柏林-海德堡施普林格出版社，2（2006），672页·兹比尔1126.93004
[2] P.Gahinet，LMI控制工具箱：用于MATLAB；《用户指南》，MathWorks（1995）。
[3] Z.Gao，C.Cecati，S.X.Ding，《故障诊断和容错技术综述——第一部分：基于模型和基于信号的方法的故障诊断》，《IEEE工业电子学报》，62（2015），3757-3767。
[4] W.Ji，J.Qiu，H.R.Karimi，离散时间不确定非线性系统基于模糊模型的输出反馈滑模控制，IEEE模糊系统汇刊，28（8）（2019），1519-1530。
[5] D.Kharrat，H.Gassara，A.El Hajjaji，M.Chaabane，带传感器和执行器故障的takagi-sugeno广义非线性系统的自适应观测器和容错控制，《国际控制、自动化和系统杂志》，16（2018），972-982·Zbl 1418.93146号
[6] J.Lan，《基于鲁棒模型的故障估计和容错控制：走向集成》，赫尔大学，2017年。
[7] J.Lan，R.J.Patton，《容错控制中故障估计集成的新策略》，Automatica，69（2016），48-59·Zbl 1338.93129号
[8] J.Lan，R.J.Patton，基于故障估计和T-S模糊建模的非线性系统容错控制集成设计，IEEE模糊系统汇刊，25（2017），1141-1154。
[9] H.李，F.You，F.Wang，S.Guan，区间时变时滞T-S模糊系统的鲁棒快速自适应故障估计与容错控制，国际系统科学杂志，48（8）（2017），1708-1730·Zbl 1362.93087号
[10] B.Liang，T.Chang，G.Wang，针对不确定广义系统传感器和执行器故障的鲁棒H∞容错控制，Procedia Engineering，15（2011），979-983。
[11] W.M.Lin，T.C.Ou，混合补偿的不平衡配电网故障分析，IET发电、输电和配电，5（1）（2011），92-100。
[12] J.Lofberg，YALMIP:MATLAB中建模和优化的工具箱，2004年IEEE机器人与自动化国际会议（IEEE分类号04CH37508），（2004），284-289。
[13] P.Mhaskar，A.Gani，N.H.ElFarra，C.McFall，P.D.Christofides，J.F.Davis，《过程系统的集成故障检测和容错控制》，AIChE杂志，52（6）（2006），2129-2148。
[14] A.M.Nagy-Kiss，D.Ichalal，G.Schutz，J.Ragot，不确定广义多模型的容错控制及其在污水处理厂中的应用，2015年美国控制会议（ACC）IEEE，（2015），5718-5725。
[15] H.R.Patel，V.A.Shah，通过线性矩阵不等式为Takagi-Sugeno模糊模型控制系统设计稳定容错控制器：三个锥形罐案例研究，Energies，12（11）（2019），2221。
[16] B.Pourbabaee，N.Meskin，K.Khorasani，燃气轮机发动机使用基于多模型的混合卡尔曼滤波器的传感器故障检测、隔离和识别，IEEE控制系统技术汇刊，24（4）（2015），1184-1200。
[17] 曲中、伊赫菲尔德、金洋、桑迪静，非线性不确定系统的鲁棒容错自覆盖控制，自动机，39（2003），1763-1771·Zbl 1054.93024号
[18] F.Shi，R.J.Patton，线性变参数广义系统的故障估计和主动容错控制，《鲁棒与非线性控制国际期刊》，25（5）（2015），689-706·Zbl 1306.93068号
[19] X.Su，J.Wang，H.Shi，非线性输入广义时变系统的最优容错控制，工程数学问题2018，（2018），doi.org/10.1155/2018/4631371·Zbl 1427.93059号
[20] C.H.Sun，L.Luoh，W.J.Wang，T.V.Dang，带输出扰动的不确定Takagi-Sugeno模糊系统的自适应观测器设计，IET控制理论与应用，6（10）（2012），1351-1366。
[21] V.Venkatasubramanian，R.Rengaswamy，K.Yin，S.N.Kavuri，《过程故障检测和诊断综述：第一部分：基于定量模型的方法》，计算机与化学工程，27（3）（2003），293-311。
[22] H.O.Wang，K.Tanaka，M.F.Griffin，非线性系统模糊控制方法：稳定性和设计问题，IEEE模糊系统汇刊，4（1）（1996），14-23。
[23] 张彦，江建江，《可重构容错控制系统文献综述》，《控制中的年度回顾》，32（2）（2008），229-252。
[24] J.Zhang，A.K.Swain，S.K.Nguang，不确定非线性系统故障估计的鲁棒H∞自适应广义观测器设计，富兰克林研究所学报，351（11）（2014），5162-5181·Zbl 1307.93179号
[25] X.Zhang，L.Tang，J.Decastro，飞机发动机的鲁棒故障诊断：一种基于非线性自适应估计的方法，IEEE控制系统技术汇刊，21（3）（2012），861-868
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。