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    隨機不確定時延Markov系統(tǒng)魯棒容錯控制及應用

    2022-11-23 11:59:06付興建呂永霞嚴航
    關鍵詞:魯棒網(wǎng)絡系統(tǒng)執(zhí)行器

    付興建,呂永霞,嚴航

    (北京信息科技大學 自動化學院,北京 100192)

    0 引言

    容錯控制是當電子控制系統(tǒng)的傳感器、執(zhí)行器等部件出現(xiàn)故障時仍能保持系統(tǒng)性能的一種方法。設計魯棒容錯控制系統(tǒng)時,需要同時考慮系統(tǒng)故障、建模誤差和外界干擾等不確定因素的影響[1-3]。當前容錯控制系統(tǒng)的研究集中在設計合適的控制機制,解決系統(tǒng)執(zhí)行器、傳感器、系統(tǒng)本身和關聯(lián)鏈接等機構各類故障的自動補償和抑制,以及不同故障模式下的性能優(yōu)化問題[4-6]。隨著高精尖技術的發(fā)展,魯棒容錯控制有很廣泛的應用前景。

    Markov系統(tǒng)是一類包含連續(xù)時間狀態(tài)變量和離散時間模態(tài)變量的混雜系統(tǒng)或隨機系統(tǒng),可用于描述受隨機突變和環(huán)境變化影響的系統(tǒng),這與網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的特性比較一致。Markov系統(tǒng)主要由兩部分組成,其中一部分是Markov的跳變參數(shù)模態(tài),通過從有限個離散事件的集合中選取得到;另一部分是系統(tǒng)的狀態(tài)變量,它是隨時間而變化的量。Markov系統(tǒng)可以用來描述廣泛的實際系統(tǒng),包括航空航天系統(tǒng)、制造系統(tǒng)、電力系統(tǒng)和無人機編隊系統(tǒng)等[7-8]。特別地,由于元器件故障或外界的環(huán)境變化、網(wǎng)絡延遲等隨機突變現(xiàn)象,系統(tǒng)發(fā)生結構或者參數(shù)上的突然變化,這時系統(tǒng)往往可以抽象為Markov跳變系統(tǒng)模型進行建模和分析。近年來,Markov系統(tǒng)的研究成為熱點,主要研究包括穩(wěn)定性與控制設計、故障檢測與容錯控制等[9-11]。

    本文針對具有隨機不確定時延的Markov網(wǎng)絡系統(tǒng),對系統(tǒng)自身存在的各種元器件故障和外界擾動的情況進行分析,給出了故障模型;考慮雙網(wǎng)絡時延,設計了依賴網(wǎng)絡時延的狀態(tài)反饋控制器;基于Lyapunov穩(wěn)定理論,研究了隨機Markov系統(tǒng)在執(zhí)行器故障和擾動情況下的魯棒容錯控制。對系統(tǒng)中存在不同特性的傳感器故障,給出了魯棒容錯控制律存在的條件,使得閉環(huán)系統(tǒng)漸近穩(wěn)定并且滿足一定的干擾抑制水平,保證了隨機不確定時延的Markov網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,降低了系統(tǒng)對故障的敏感度。最后,通過應用仿真,將所提出的方法應用于四旋翼無人機姿態(tài)系統(tǒng),仿真了系統(tǒng)在干擾和故障發(fā)生后,其姿態(tài)的響應變化曲線,驗證了容錯控制方法的有效性。

    1 故障建模

    故障建模針對如下系統(tǒng):

    (1)

    式中:x(t)為系統(tǒng)狀態(tài)向量;y(t)為輸出;ε(t)為外部擾動;A、B、C、D是適當維數(shù)的常數(shù)矩陣。

    i=1,2,…,m

    (2)

    定義:

    (I-ρ(t))u(t)+Ω(t)

    (3)

    其中:

    ρ(t)=diag{ρ1(t)ρ2(t) …ρm(t)}

    Ω(t)=diag{Ω1(t)Ω2(t) …Ωm(t)}

    式中I為適當維數(shù)的單位矩陣。

    現(xiàn)對系統(tǒng)作如下假設。

    假設1:系統(tǒng)內(nèi)的所有狀態(tài)都是能觀測的。

    假設2:在執(zhí)行器故障下,系統(tǒng)是能控的。

    則結合故障情況的狀態(tài)空間表達式,有:

    (4)

    2 Markov系統(tǒng)魯棒容錯控制器設計

    2.1 問題描述

    假設τ1(t)表示系統(tǒng)傳感器到其控制器的網(wǎng)絡時延;τ2(t)表示系統(tǒng)控制器到目標執(zhí)行器的網(wǎng)絡時延。假設τ1(t)、τ2(t)為任意隨機的Markov鏈,記為τ1(η1(t))、τ2(η2(t))。其中,η1(t)、η2(t)是連續(xù)時間的Markov隨機過程,分別表示網(wǎng)絡時延τ1(t)和τ2(t)的模態(tài),并且相應的有限狀態(tài)集合分別為S1={1,2,…,N1}和S2={1,2,…,N2},而η1(t)所對應的轉移概率矩陣為

    (5)

    (6)

    假設所考慮的系統(tǒng)狀態(tài)是可觀測的,則可設計如下的依賴網(wǎng)絡時延的狀態(tài)反饋控制器:

    uT(t)=Kx{t-τ1[η1(t)]-τ2[η2(t)]}

    (7)

    式中:uT(t)為到達執(zhí)行器端的控制輸入;K為待求的魯棒容錯控制器;η1(t)∈S1,η2(t)∈S2。

    考慮時延、不確定性以及外部干擾ε(t),可把系統(tǒng)(1)寫為如下形式:

    (8)

    [ΔAΔB]=HF(t)[V1V2]

    (9)

    式中:H、V1、V2為適當維數(shù)的實常數(shù)矩陣。

    2.2 魯棒容錯控制器設計

    在給出本文主要結論之前,先給出如下定義和引理。

    (10)

    成立,則稱系統(tǒng)是約束條件下穩(wěn)定的。

    定義2在零初始條件下,假定γ>0,對于任意非零外部擾動輸入ε(t)∈L2[0,∞),若滿足

    (11)

    則稱由式(7)和式(8)組成的閉環(huán)系統(tǒng)滿足H∞性能γ。

    引理[12]給定適當維數(shù)矩陣Y=YT和矩陣R1、R2,則

    (12)

    對所有滿足Σ(t)TΣ(t)≤I的矩陣Σ(t)成立,當且僅當存在一個常數(shù)κ>0,使得:

    (13)

    接下來,給出在魯棒容錯控制器作用下,隨機不確定時延Markov系統(tǒng)穩(wěn)定的條件。

    (14)

    其中:

    Π22=-R1-R2,Π42=B(I-ρ(t))K,Π43=BΩ,

    Π51=R2A,Π52=R2B(I-ρ(t))K,Π61=V1P則閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的,并且具有H∞性能。式中*表示矩陣的對稱轉置部分。

    證明定義隨機過程{x(t),τ1(η1t),τ2(η2t)},其中x(t)=x(t+s),s∈[-τ1(η1t)-τ2(η2t),0],另外,η1t和η2t分別表示η1(t)和η2(t),則可得該隨機過程為強Markov過程。構造Lyapunov泛函:

    V(xt,η1t,η2t)=V0(xt,η1t,η2t)+

    V1(xt,η1t,η2t)+V2(xt,η1t,η2t)

    (15)

    式中:

    V0(xt,η1t,η2t)=xT(t)Px(t)

    (16)

    (17)

    其中:

    (18)

    其中:

    ΔV(xt,a,b)≤

    xT(t)HTP(a,b)(Ax(t) +B(I-ρ(t))Kx(t-

    τ1(a)-τ2(b))) +(Ax(t)+B(I-ρ(t)Kx(t-

    τ1(a)-τ2(b)))TP(a,b)Hx(t) +

    τ2(η2))R1x(t-τ1(η1)-τ2(η2)) +

    ξT(t)Ν(a,b)ξ(t)

    (19)

    其中:

    ξT(t)=[xT(t)xT(t-τ1(a)-τ2(b))];

    Va(t)=Ax(t)+B(I-ρ(t))Kx(t-

    τ1(a)-τ2(b));

    N(a,b)=

    (20)

    根據(jù)Schur補引理,結合式(14)可得N(a,b)<0。

    [V(x(T),η1(T),η2(T))]-[V(x0,η10,η20)]=

    (21)

    當T→∞時,對上述不等式兩端取極限,可得:

    (22)

    Ψ(Φ,η10,η20)

    (23)

    根據(jù)定義1,閉環(huán)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。

    下面證明系統(tǒng)滿足H∞性能。根據(jù)以上證明,有:

    ΔV(xt,a,b)≤ζT(t)Ξ1(a,b)ζ(t)

    (24)

    式中:ζ(t)=[ξT(t)εT(t)]T

    Ξ1(a,b)=

    對如下泛函指標:

    (25)

    在零初始條件下則有:

    V(x0,η10,η20)=0,V(x(∞),η1(∞),η2(∞))≥0

    (26)

    可得:

    J=

    V(x(∞),η1(∞),η2(∞))≤

    (27)

    將式(25)代入(29)可得:

    γ-1zT(t)z(t)-γεT(t)ε(t)+ΔV(xt,t,a,b)≤

    ξT(t)γ-1CTCξ(t)-γεT(t)ε(t)+

    ζT(t)Ξ1(a,b)ζ(t)≤ζT(t)Ξ2(a,b)ζ(t)

    (28)

    式中:

    Ξ2(a,b)=

    μ[ABK]TR2[ABK]+γ-1CTC

    再結合Schur補引理,對于所有的ε(t)∈L2[0 ∞),當ζ(t)≠0時,即有

    (29)

    根據(jù)定義2,系統(tǒng)滿足H∞性能。

    3 應用仿真研究

    在四旋翼無人機姿態(tài)控制系統(tǒng)中,由于控制系統(tǒng)可能會存在元器件故障或外界環(huán)境變化等隨機突變現(xiàn)象,這時,姿態(tài)控制系統(tǒng)可以抽象為Markov系統(tǒng)模型進行建模和分析。

    本文以某種四旋翼無人機[13]為例,對所提出的具有隨機不確定時延Markov網(wǎng)絡系統(tǒng)的魯棒容錯控制進行應用仿真研究。

    其中:

    為簡便,假設轉移概率矩陣為

    其他參數(shù)選?。簳r延τ1(t)=0.1sint;τ2(t)=0.2cost;F(t)=0.1sint。

    在無故障和擾動情況下,取Ωi=0,ρ=0。由(14)式可解得

    K=

    此時,俯仰角、滾轉角和偏航角姿態(tài)變化,如圖1~3所示。可看出,系統(tǒng)在無故障情況下,能快速達到穩(wěn)定。

    圖1 俯仰角曲線

    圖2 滾轉角曲線

    圖3 偏航角曲線

    K=

    則無人機的俯仰角、滾轉角、偏航角曲線變化,如圖4~6所示。

    圖4 故障時俯仰角曲線

    圖5 故障時滾轉角曲線

    圖6 故障時偏航角曲線

    從仿真結果圖4~6看出,無人機在干擾和故障發(fā)生后能漸近恢復至穩(wěn)定狀態(tài),表明加入外部擾動和故障時,系統(tǒng)能快速檢測到發(fā)生故障,調用相應的控制策略,實現(xiàn)對故障的有效容錯控制,保證無人機在執(zhí)行器部分失效的情況下仍能穩(wěn)定,確保了無人機安全可靠運行,驗證了設計的魯棒容錯控制器的有效性。

    4 結束語

    本文以隨機不確定時延Markov網(wǎng)絡系統(tǒng)為對象,研究了系統(tǒng)發(fā)生執(zhí)行器故障和受到外界干擾時的魯棒容錯控制。以Lyapunov理論為基礎,設計了依賴網(wǎng)絡時延的魯棒容錯控制器,給出了網(wǎng)絡系統(tǒng)魯棒容錯控制器存在的條件。最后,進行了無人機應用仿真研究,驗證了魯棒容錯控制器的有效性。

    本文只是研究了轉移概率已知情形下Markov網(wǎng)絡系統(tǒng)的魯棒容錯控制問題,對于轉移概率部分未知和完全未知情形下的Markov系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒容錯控制問題還需要進一步的探討。

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