[发明专利]基于互联大规模系统的最优容错控制方法、系统、处理设备、存储介质

说明书

本发明公开一种基于互联大规模系统的最优容错控制方法，本发明研究了一种大规模互联系统。其中每个子系统的模型是严格反馈的形式，系统的状态是可测的，并且系统中的控制输入增益函数是已知的。各个系统之间的互联项是未知的，部分模型动态也是未知的。考虑执行器故障，并对系统中常出现的几种故障，例如失效故障和卡死故障进行建模。其次，利用反步技术设计每个状态的参考信号。最后，利用自适应动态规划技术和改进的神经网络技术设计出关于含有故障的大规模互联系统的最优容错控制方案。

技术领域

本发明涉及最优容错控制技术领域，具体来说是一种基于互联大规模系统的最优容错控制方法、系统、处理设备、存储介质。

背景技术

随着科技的发展，互联大规模系统出现在各个领域，例如：机械臂，电力系统和工业处理过程。因此，研究关于大规模系统的控制算法成为了一个热点。但是由于大规模系统的多变量，强耦合和非线性的特点，增加了控制器设计的难度。为了实现大规模系统的控制目标，提出了集散控制方法。这种控制方法利用局部信息，考虑互联的影响，对每个子系统进行控制器设计，从而使整个系统稳定。同时，为了更好的实现控制目标，集散控制和多种控制技术结合的控制方法也得到广泛的应用。

然而，由于系统的复杂性，并不能对被控系统进行精确建模，增加了控制器设计的困难。同时，故障的发生也会对控制性能造成比较大的影响。关于系统中未知动态和执行器故障的控制方案有很多。大部分是设计估计器或者逼近器对系统中未知的信息进行估计，从而在控制器设计时进行补偿。因此，快速，精确的估计器是容错控制中的一个重点。其中研究最多的是神经网络估计器。然而，由于神经网络的权值是通过构造李亚普诺夫函数设计的，它只能保证神经网络的权值误差收敛到一个紧集。

综上所述，互联大规模系统的容错控制方案设计仍然存在以下几个难题：

1)如何利用神经网络技术，设计一个快速高精度的估计器。

2)如何设计在系统含有多种执行器故障情况下的最优跟踪控制方案。

如申请号为201710535616.2公开的一种基于非线性反馈的分布式微网无功功率分配控制方法，该方法设计了一种非线性反馈分布式控制方案，并把它应用到微网无功率系统中。首先对N个逆变器进行建模，接着对每个子系统进行控制器设计，以实现快速高效的控制目的。该方法存在以下缺点：

1)没有考虑系统中常出现的故障问题；

2)设计的控制器只能保证系统稳定，并不能体现是在某种性能指标下最优的。

又如申请号为201810799985.7公开的一种基于自适应动态规划的分布式最优协同容错控制方法，该方法设计了一种基于自适应动态规划的分布式最优协同容错控制方法。首先建立分布式系统模型；接着利用最优控制理论和最小值原理设计最优协同控制器；最后，采用故障补偿技术，设计多智能体的分布式最优协同容错控制方案。该方法存在以下缺点：

1)此方案只给出了容错控制方案的理论分析，并没有给出仿真验证或者实验验证；

2)此方案虽然应用了最优控制技术，但控制设计过程复杂。并且，严格的说，设计的容错控制器相对于原系统并不是最优的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于如何利用神经网络技术，设计一个快速高精度的估计器，以及如何设计在系统含有多种执行器故障情况下的最优跟踪控制方案。

本发明通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：

基于互联大规模系统的最优容错控制方法，包括以下步骤：

S01.建立互联大系统模型并对执行器故障进行建模；

S02.利用反步技术设计每个状态的参考信号；