4、机器人系统的故障诊断与容错控制

机器人系统的故障诊断与容错控制

1. 引言

在机器人系统中，故障诊断和容错控制至关重要。本文将介绍一种针对无人四旋翼直升机的主动容错控制（FTC）策略，该策略结合了自适应滑模控制（SMC）和循环神经网络（RNN），以实现对执行器故障的精确估计和有效容错。

2. 问题描述

考虑一个具有模型不确定性和干扰的积分链非线性仿射系统，受到执行器故障的影响，其动态方程如下：
(\dot{x}_1(t) = x_2(t))
(\dot{x}_2(t) = F(x(t)) + G_BB_uL_c(t)u(t) + d(t))
(y(t) = Cx(t) + w(t))
其中，(x(t) = [x_1(t), x_2(t)] \in R^n) 是状态向量，(y(t) \in R^q) 是系统输出向量，(u(t) \in R^m) 是控制输入向量，(B_u \in R^{p \times m}) 是控制有效性矩阵，(C \in R^{q \times n})，(G_B \in R^{p \times p})。向量 (F(x(t)) \in R^p) 是包含模型不确定性的非线性函数，这些不确定性的边界事先未知。(d(t) \in R^p) 表示未知但有界的干扰和噪声，即 (|d(t)| \leq D_d)，(w(t) \in R^q) 表示传感器建模不确定性和噪声。(L_c(t) = I_m - L_f(t)) 表示执行器的剩余有用水平。

为了简化表达，后续章节中省略时间符号 (t)，例如 (x(t)) 表示为 (x)。

3. 自适应滑模控制

为了便于状态反馈控制设计，将系统状态定义为 (x =