×
易、杨;邵立仁;范向祥;张天平

基于两步模糊建模的非高斯随机过程的容错控制。 （英语） 兹比尔1437.62055

非线性Dyn。 95，第4期，2703-2716（2019）。
摘要：在本文中，通过使用两种不同的模糊建模方法，提出了一类典型非高斯过程的故障诊断和容错控制框架。为了描述系统输出和控制输入的概率分布函数（PDF）之间的灰箱动力学，同时引入了著名的模糊逻辑系统和T-S模糊模型。与FD的一些普适结果不同，假设输出的PDF可用，而不是输出信号本身。利用自适应投影算法，提出了一种基于可测量分布的模糊诊断滤波器，成功地计算了状态向量和故障大小。同时，当非高斯过程存在未知故障时，可以保证误差系统的动态稳定性。此外，提供了容错控制器，其中不仅诊断错误，而且系统状态保留在一个较小的区域内。通过分别考虑定常故障和时变故障，可以获得满意的仿真结果，以证明所设计算法的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

62A86号 统计学中的模糊分析
60A86型 模糊概率
60G15年 高斯过程
60G65型 非线性过程（例如，（g）-布朗运动、（g）-Lévy过程）

关键词：

非高斯过程;T-S模糊模型;模糊逻辑系统;容错控制;模糊滤波器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Yi}等人，《非线性动力学》。95，第4号，2703--2716（2019；Zbl 1437.62055）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Feng，G.：模糊控制系统的分析与综合：基于模型的方法。CRC，博卡拉顿（2010）·Zbl 1215.93076号 ·doi:10.1201/EBK1420092646
[2] Tong，S.C.，Li，Y.M.，Sui，S.：具有输入非线性的切换非紧反馈非线性系统的自适应模糊输出反馈控制。IEEE传输。模糊系统。24(6), 1426-1440 (2016) ·doi:10.1109/TFUZZ.2016.2516587
[3] Li，Y.M.，Tong，S.C.：一类切换非严格反馈非线性系统的自适应模糊输出反馈镇定控制。IEEE传输。赛博。47(4), 1007-1016 (2017) ·doi:10.1109/TCYB.2016.2536628
[4] Takagi，T.，Sugeno，M.：系统的模糊识别及其在建模和控制中的应用。IEEE传输。系统。人类网络。15(1), 116-132 (1985) ·Zbl 0576.93021号 ·doi:10.1109/TSMC.1985.6313399
[5] Kwon，N.K.、Park，I.S.、Park、\[P.K.:H_{\infty}H\]∞状态反馈控制，用于使用模糊权重相关Lyapunov函数的连续时间Markov跳跃模糊系统。非线性动力学。90(3), 2001-2011 (2017) ·Zbl 1380.93103号 ·doi:10.1007/s11071-017-3776-7
[6] Cazarez-Castro，N.R.，Aguilar，L.T.，Castillo，O.：通过非光滑机械系统的模糊Lyapunov综合设计1型和2型模糊逻辑控制器。工程应用。Artif公司。智力。25（5），971-979（2012）·doi:10.1016/j.engappai.2012.03.003
[7] Li，H.Y.，Wu，C.W.，Wu.，L.G.，Lam，H.K.，Gao，Y.B.：具有间歇测量的区间2型模糊系统的滤波。IEEE传输。赛博。46（3），668-678（2017）·doi:10.1109/TCYB.2015.2413134
[8] Li，S.H.，Gu，H.：PMSM调速系统的模糊自适应内模控制方案。IEEE传输。Ind.通知。8(4), 767-779 (2012) ·doi:10.1109/TII.2012.2205581
[9] Wang，F.，Liu，Z.，Zhang，Y.，Chen，X.，Philip，C.L.：一类具有模糊死区和动态不确定性的非线性系统的自适应模糊动态表面控制。非线性动力学。79(3), 1693-1790 (2015) ·Zbl 1331.93140号 ·doi:10.1007/s11071-014-1768-4
[10] Zhang，T.P.，Xia，X.N.：具有动态不确定性的随机非线性大系统的分散自适应模糊输出反馈控制。信息科学。315, 17-38 (2015) ·Zbl 1386.93036号 ·doi:10.1016/j.ins.2015.04.002
[11] Yi，Y.，Fan，X.X.，Zhang，T.P.：使用T-S模糊建模的非线性扰动系统的抗干扰跟踪控制。神经计算1711027-1037（2016）·doi:10.1016/j.neucom.2015.07.039
[12] Yi，Y.，Zheng，W.X.，Sun，C.Y.，Guo，L.：使用两步模糊辨识对非高斯随机分布系统进行DOB模糊控制器设计。IEEE传输。模糊系统。24(2), 401-418 (2016) ·doi:10.1109/TFUZZ.2015.2459755
[13] Wu，L.G.，Yang，X.Z.，Lam，H.K.：时变时滞离散T-S模糊随机系统的耗散性分析与综合。IEEE传输。模糊系统。22(2), 380-394 (2014) ·doi:10.1109/TFUZZ.2013.2256913
[14] Wu，H.N.，Liu，Z.Y.，Guo，L.：高超声速飞行器基于自适应边界的鲁棒L_∞增益模糊扰动观测器控制设计。IEEE传输。模糊系统。22(6), 1401-1412 (2014) ·doi:10.1109/TFUZZ.2013.2292976
[15] Zhang，C.Z.，Hu，J.F.，Qiu，J.B.，Chen，Q.J.：基于分段Lyapunov函数的离散时间T-S模糊系统的事件触发非同步H_∞滤波。IEEE传输。系统。人类网络。系统。47(8), 2330-2341 (2017) ·doi:10.1109/TSMC.2017.2662063
[16] Ali，M.S.，Gunasekaran，N.，Ahn，C.K.，Shi，P.：具有泄漏延迟的模糊遗传调控网络的采样数据稳定性。IEEE/ACM传输。计算。生物信息。15(1), 271-285 (2018) ·doi:10.1109/TCBB.2016.2606477
[17] Lan，J.L.，Patton，R.J.：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传输。模糊系统。25(5), 1141-1154 (2017) ·doi:10.10109/TFUZZ.2016.2598849
[18] Ding，J.L.，Chai，T.Y.，Wang，H.：使用建模误差PDF成形和熵最小化进行选矿产品质量预测的离线建模。IEEE传输。神经网络。22（3），408-419（2011）·doi:10.1109/TNN.2010.2102362
[19] Xu，C.H.，Gui，W.H.，Yang，C.H..，Zhu，H.Q.，Lin，Y.Q.，Shi，Q.：使用气泡尺寸分布的输出PDF检测浮选过程故障。矿工。工程26，5-12（2013）·doi:10.1016/j.mineng.2011.09.012
[20] Guo，L.，Wang，H.：随机分布控制系统设计：凸优化方法。柏林施普林格出版社（2010年）·Zbl 1226.93001号 ·doi:10.1007/978-1-84996-030-4
[21] Yi，Y.，Guo，L.，Wang，H.：基于两步神经网络的输出概率分布的约束PI跟踪控制。IEEE传输。电路系统。56(7), 1416-1426 (2009) ·doi:10.10109/TCSI.2008.2007069
[22] Yi，Y.，Zheng，W.X.：非高斯大规模互联配电系统的分散PI跟踪控制。J.弗兰克尔。第353、235-255号指令（2016年）·Zbl 1395.93028号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2015.10.005
[23] Guo，L.，Wang，H.：使用线性矩阵不等式的随机系统输出PDF的PID控制器设计。IEEE传输。系统。人类网络。35(1), 65-71 (2005) ·doi:10.1109/TSMCB.2004.839906
[24] Ahn，C.K.：关于Takagi-Sugeno模糊Hopfield神经网络稳定性的一些新结果。模糊集系统。179(1), 100-111 (2011) ·Zbl 1234.93088号 ·doi:10.1016/j.fss.2011.05.010
[25] Ding，S.X.：基于模型的故障诊断技术：设计方案、算法和工具。施普林格，柏林（2000）
[26] Gao，Z.W.，Cecati，C.，Ding，S.X.：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传输。Ind.Electron公司。62(6), 3757-3767 (2015) ·doi:10.1109/TIE.2015.2417501
[27] Dong，H.L.，Wang，Z.D.，Ding，S.X.，Gao，H.J.：一类具有衰落信道的非线性时变系统随机发生故障的H∞估计。IEEE传输。自动。控制61（2），479-484（2016）·Zbl 1359.93464号 ·doi:10.1109/TAC.2015.2437526
[28] Yang，H.，Jiang，B.，Vincent，C.：混合系统的容错控制设计。柏林施普林格出版社（2010年）·Zbl 1298.93145号 ·doi:10.1007/978-3642-10681-1
[29] Dong，H.L.，Wang，Z.D.，Gao，H.J.：具有传感器饱和和随机变化非线性的马尔可夫跳跃系统的故障检测。IEEE传输。电路系统。I 59（10），2354-2362（2010）·Zbl 1468.94903号 ·doi:10.1109/TCSI.2012.2185330
[30] Wang，H.，Lin，W.：应用基于观测器的FDI技术来检测动态和有界随机分布中的故障。《国际期刊控制》73（15），1424-1436（2000）·兹比尔0992.93089 ·doi:10.1080/002071700445433
[31] Cheng，Y.，Chen，L.，Li，T.，Du，H.P.：随机分布系统的时滞相关容错形状控制。IEEE接入6，12727-12735（2018）·doi:10.1109/ACCESS.2018.2803779
[32] Cao，S.Y.，Yi，Y.，Guo，L.：多扰动非高斯随机分布系统的抗干扰故障诊断。神经计算136、315-320（2014）·doi:10.1016/j.neucom.2014.01.001
[33] Guo，L.，Wang，H.：使用B样条展开和非线性滤波器对一般随机系统进行故障检测和诊断。IEEE传输。电路系统。52(8), 1644-1652 (2005) ·Zbl 1374.94963号 ·doi:10.1109/TCSI.2005.851686
[34] Yao，Number，Qin，J.F.，Wang，A.P.：使用有理平方根近似模型对非高斯非线性随机系统进行故障诊断和容错控制。IET控制理论应用。7(1), 116-124 (2013) ·doi:10.1049/iet-cta.2012.0466
[35] Yao，Number，Feng，L.：非高斯时滞奇异随机分布系统的故障诊断和容错控制。国际J控制自动。系统。14(2), 435-442 (2016) ·doi:10.1007/s12555-014-0321-z
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。