[发明专利]一种新型的基于鲸鱼优化算法的容错控制方法

说明书

本发明公开了一种新型针对变时滞控制系统执行器故障的滑模预测容错控制方法。针对于离散时滞不确定的四旋翼系统的容错控制问题，设计了一种基于鲸鱼优化算法的滑模预测容错控制方法。利用全程滑模面作为预测模型，以保证全局鲁棒性，并且设计了一种带有故障补偿的幂次函数参考轨迹，在削弱抖振影响的同时，针对于不确定性和故障起到抑制效果。在滚动优化的过程中，考虑到寻优过程需要高精度快响应，采用鲸鱼优化算法，该算法寻优性能强，参数设置少，收敛速度快，精度高。本发明用于一类含有时变时滞的不确定离散系统的鲁棒容错控制。

技术领域

本发明涉及一种针对变时滞控制系统执行器故障设计基于鲸鱼优化算法的滑模预测容错控制方法，属于不确定离散控制系统的鲁棒容错控制技术领域。

背景技术

随着科学技术的发展，现今社会很大程度上成为了一个由各种智能器械所驱动的社会。智能器械在长期运行，外部因素影响的情况下常常会发生一系列的故障。为了使得智能体在故障情况下能够安全运行，针对处理故障问题的容错控制技术正在蓬勃发展，并在处理实际问题上有了一些成果。容错控制大致发展为主动容错和被动容错两个方向，在处理执行器和传感器故障方面提出了众多出彩的策略。

四旋翼无人机，已经走进了日常生活，在农业，军工，运输，寻迹跟踪等方面展现了其不可或缺的价值。自动控制领域近年来，对于无人机编队飞行，寻迹避障，故障处理等方面提出了相当多的具有实际效用的控制策略，例如滑模控制，预测控制，自适应控制，滑模预测等等。在研究四旋翼离散系统时，由于飞行时易受干扰，系统建模时也存在着一定的误差，对控制系统的复杂程度和控制策略的设计都有重大的影响。实际上，飞行过程中存在的故障，系统中存在着的时间滞后更加剧了控制的难度。

离散控制系统的研究已经成为了控制领域的重要组成，针对与离散系统的故障诊断与容错控制具有极大的探索价值。在离散系统中，滑模控制可以很好的处理系统中存在的参数摄动、外部扰动等不确定性因素，并且具有很好的鲁棒性。滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，这种控制策略与其他控制方法的不同之处在于系统可以在动态过程中，根据当前的状态有目的地不断变化，系统的滑动模态是可以设计且与系统的扰动无关，这使得SMC具有快速响应、对参数变化和扰动不灵敏以及物理实现简单等优势。因而目前在不确定离散系统控制中得到了广泛的研究与应用。然而在实际的控制系统中，时滞现象普遍存在。当系统中出现时滞项时，单纯的滑模控制难以取得很好的控制效果，特别是时间滞后较大时，滑模控制难以满足系统对快速性的要求，并且又可能出现失稳现象。然而，预测控制在消除时滞对离散系统的影响上又很好的处理效果。预测控制在滚动优化过程中，控制序列的求解是时时刻刻在线进行的，不断的求解优化问题，这也是滚动优化的含义。也正因如此，滚动优化可以使得实际控制保持最优，进而，时滞问题可以得到很好的处理，降低其对系统的影响。所以，本发明将滑模控制与预测控制的优势相结合，针对于时滞离散不确定性系统设计滑模预测算法，充分利用滑模控制处理解决系统的参数摄动和外部干扰，利用模型预测控制避免时滞的影响，进一步优化控制效果。

目前，对于滑模预测算法的研究越来越多，各种新颖的控制策略不断提出，但是，在处理时变时滞这类问题上很少进行深入研究和分析。

发明内容

发明目的：针对上述已有的处理方案，提出了一种针对于含有故障项的离散时滞不确定的四旋翼系统的控制问题，设计了基于鲸鱼优化算法的滑模预测容错控制方法。利用全程滑模面作为预测模型，以保证全局鲁棒性，并且设计了一种带有故障补偿的幂次函数参考轨迹，在削弱抖振影响的同时，针对于不确定性和故障起到抑制效果。在滚动优化的过程中，考虑到寻优过程需要高精度快响应，采用鲸鱼优化算法，该算法寻优性能强，参数设置少，收敛速度快，精度高。从而使得带有执行器故障情况下的时变时滞不确定离散系统保持鲁棒稳定，并且在快速性和准确性上获得很好的效果。