25、机器人系统故障诊断与容错控制及过驱动飞行器输入重构架构

机器人系统故障诊断与容错控制及过驱动飞行器输入重构架构

1. 电动汽车轨迹跟踪控制与电池管理

在正常情况下，电动汽车的电池荷电状态（SOC）值会降至约 79.2%，这一数值变化具有显著意义。为了提高电动汽车的性能和续航能力，研究人员提出了一种可重构的轨迹跟踪控制设计方法，适用于具有独立控制轮毂电机和线控转向系统的自主式轮毂电动汽车。

该方法通过使用线性参数变化（LPV）框架设计调度变量，实现了高级控制重构。在故障事件发生时，这种重构能够有效应对；而在正常运行条件下，其目标是最大化电池 SOC，从而增加轮毂电动汽车的续航里程。具体来说，能量最优控制重构是基于在不同路况下使用高保真车辆和电气模型进行的初步模拟结果设计的。最后，通过实际数据的 CarSim 模拟验证了该方法的有效性，结果表明该方法能够显著节省能源。

2. 过驱动飞行器的容错控制需求

对于安全关键的飞行控制系统，提高可靠性和环境可持续性的最严格要求，只能通过最先进的容错控制（FTC）技术来满足。FTC 系统需要检测和识别故障，然后通过重新配置控制系统来补偿其影响。随着对飞机环境影响的关注增加，对高性能飞行控制系统的需求也日益增长，这导致了从鲁棒被动 FTC 向依赖切换、增益调度或线性参数变化（LPV）方法的主动方法的范式转变。

3. 基于零空间的输入重构架构

为了应对过驱动飞行器的执行器故障，研究人员提出了一种动态输入重构架构。该方法基于从工厂动力学的线性参数变化模型计算的动态零空间。如果系统中没有不确定性，那么通过零空间过滤的任何信号都不会对工厂输出产生影响。这使得在不影响标称控制回路和标称控制性能的情况下重新配置输入成为可能。

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