vulkan6gpu的博客

本文介绍了一种基于数据驱动的容错控制方法，结合强化学习（RL）优化Youla参数化矩阵，提升机器人系统的稳定性和鲁棒性。通过仿真验证了在故障条件下引入鲁棒性和跟踪控制器的有效性，并探讨了当前框架面临的开放性问题，包括非线性系统处理、在线学习、实时性要求、多传感器数据同步及跟踪性能优化，提出了相应的未来研究方向。

本文探讨了基于数据驱动的机器人系统容错控制方法，结合Youla参数化理论与强化学习技术，提出了一种高效稳定的控制框架。首先通过状态空间模型描述系统动态，并利用互质分解和观测器实现故障检测与残差生成。基于Youla参数化，所有稳定控制器被统一表达，支持即插即用式性能增强模块设计。进一步引入强化学习，通过合理设计奖励函数，在线优化鲁棒性控制器，确保闭环系统在故障和干扰下的稳定性与性能。整体方案实现了无需精确模型的自适应容错控制，适用于复杂工业环境中的机器人系统。

本文探讨了基于零空间输入重构架构与数据驱动方法的工业机器人容错控制策略。首先，通过构建LPV模型、执行器反转与零空间计算，实现对系统故障的动态补偿，并结合仿真验证其有效性与鲁棒性。其次，提出一种融合Youla参数化与强化学习的数据驱动控制框架，克服传统模型依赖的局限，提升系统在故障情况下的稳定性和控制性能。最后，通过轮式机器人转向控制的仿真示例验证方法的有效性，并指出未来在稳定化算法、学习效率及多方法融合方面的研究方向。

本文探讨了基于零空间的输入重构架构及其在容错控制中的应用。首先介绍了通过奇异值分解和线性变换实现的系统转换算法，并扩展至线性参数变化（LPV）系统。随后，对比了基于反演与基于几何的零空间构造方法，强调后者在仿射参数依赖下具有更优的计算效率和结构简洁性。进一步提出一种利用零空间生成器补偿执行器故障的控制输入重构架构，确保基线性能不变的同时实现故障适应。最后，将该理论应用于B-1飞机的高保真非线性模型，验证了其在实际飞行控制系统中的可行性与有效性。研究为复杂系统的容错控制设计提供了理论支持与实践路径。

本文探讨了机器人系统故障诊断与容错控制技术，重点介绍了基于线性参数变化（LPV）模型的过驱动飞行器输入重构架构。通过零空间计算方法，实现系统在执行器故障下的动态输入重新配置，保障控制性能与系统稳定性。文章涵盖了从理论建模、零空间生成器构造到实际应用案例（如电动汽车轨迹跟踪与B-1枪骑兵飞机容错控制）的完整流程，并分析了不同场景下的应用效果。同时，讨论了系统不确定性、实时性要求和硬件实现等实际因素，展望了智能化、集成化和协同化的发展趋势，为未来交通与航空系统的可靠性提升提供了技术支持。

本文研究了四轮独立驱动（4WIA）电动汽车的容错轨迹跟踪控制与能量优化策略。通过FDI滤波器实现转向系统与轮毂电机的故障检测，并基于调度变量ρs²动态调整高级LPV控制器，确保车辆在故障下的稳定性。提出能量最优重新配置方法，结合CarSim仿真与电池SOC分析，在不同车速和道路曲率下优化ρ2值以提升续航里程。采用模式搜索算法进行高效车轮扭矩分配，最小化电机功耗。建立了锂离子电池和永磁同步电机的精确模型，支持能量管理与控制策略设计。仿真结果表明，该方法在保证车辆操控性的同时显著提高了能量效率。未来可结合实时路

本文探讨了航空与轮毂电机车辆领域的故障诊断及容错控制技术。在航空方面，提出基于微分几何工具和FDD模块的主动容错控制系统，可有效解耦故障与干扰，提升飞行稳定性。在车辆方面，针对四轮独立驱动电动汽车，设计了结合可重构LPV控制器与低级扭矩优化的多层控制架构，实现容错性与能源效率的双重优化。通过车辆建模、加权函数设计与执行器动态分配，系统能在故障发生时保持轨迹跟踪能力，并延长续航里程。研究为高安全性与高能效的智能交通系统提供了关键技术支撑。

本文针对飞机模拟器的测量系统，构建了包含多种传感器误差特性的模型，并设计了一种基于非线性几何算法与自适应滤波器（NLGA-AF）的主动容错控制系统（AFTCS）。该系统通过故障检测与诊断（FDD）模块实时估计执行器故障，并将估计值反馈至控制回路以实现容错控制。理论分析与仿真结果表明，所提方法能有效解耦外部干扰（如阵风），在升降舵和油门故障下仍可快速准确地估计故障并维持飞行状态的稳定性，验证了其在高保真模拟环境中的鲁棒性与实用性。

本文深入解析了航空机器人与飞行器的先进控制技术。针对航空机器人，提出基于H-infinity的非线性最优控制方法，通过动态模型线性化与代数Riccati方程求解，实现高精度跟踪与全局稳定性；对于飞行器，采用主动容错控制（AFTCS）结合非线性几何方法（NLGA）和自适应滤波器，实现实时故障估计与系统重构，提升安全性与可靠性。文章对比两类控制技术的特点与实现路径，探讨其综合应用架构，并分析实际应用场景中的挑战与应对策略，展望人工智能与大数据融合下的未来发展方向。

本文系统阐述了具有柔性关节的空中机器人操作臂的非线性最优控制方法。基于微分平坦特性，将关节弹性参数引入控制输入，构建扩展控制系统，并采用H - 无穷控制实现轨迹跟踪与干扰抑制。通过在线性化模型基础上设计反馈控制律，并结合代数Riccati方程求解控制增益，确保系统具备良好的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数证明了跟踪误差的渐近收敛性和全局稳定性。为解决状态信息不全问题，采用H - 无穷卡尔曼滤波器进行状态估计，支持传感器融合与缺失数据重建。仿真结果验证了该方法在多设定点下的快速准确跟踪能力，且有效避免执行器饱和。文

本文研究了空中机器人操作臂的非线性最优控制方法。首先基于欧拉-拉格朗日方程建立了系统在xz平面内的动力学模型，并推导出包含柔性关节特性的状态空间方程。通过对模型进行近似线性化处理，为控制器设计奠定基础。进一步证明了系统的微分平坦性，设计了H-无穷最优控制器以提高系统在外部干扰和模型不确定性下的鲁棒性能。利用李雅普诺夫方法分析闭环系统的稳定性，并结合H-无穷卡尔曼滤波器实现状态估计与反馈控制。最后通过仿真实验验证了该控制方案的有效性，结果表明系统具有良好的轨迹跟踪能力、稳定性和抗干扰性能，为空中机器人操作臂的

本文探讨了移动机械臂团队的分布式故障检测与隔离（FDI）策略以及空中机械臂的非线性最优控制方法。针对多机器人协作系统，提出基于残差与自适应阈值的分布式FDI机制，能够在无集中控制的情况下实现故障的准确检测与隔离，并通过三机器人实验验证其有效性。对于空中机械臂系统，采用H-infinity非线性最优控制策略，结合拉格朗日建模、近似线性化与鲁棒状态估计，有效应对模型不确定性与外部扰动。两种策略分别在多机械臂协作和复杂空中操作任务中展现出良好的应用前景，未来可进一步融合扩展至更复杂的智能机器人系统。

本文系统阐述了移动机械臂团队的分布式故障诊断与容错控制策略，涵盖理论基础、通信假设、观测器-控制器设计、集体状态估计及残差分析等内容。基于拉普拉斯矩阵特性与强连通图结构，提出利用分布式观测器生成残差进行故障检测与隔离的方法，并讨论了增益参数选择、初始状态估计与通信可靠性等实际应用问题。进一步提出了自适应阈值调整、多传感器融合与智能决策机制等优化方向，结合仿真与实验验证策略的有效性，为多机器人系统的可靠运行提供了理论支持与实践指导。

本文研究了服务机器人的容错控制及多机器人系统的分布式故障检测与隔离（FDI）策略。针对TIAGo机器人头部子系统的容错控制问题，分析了现有补偿机制的局限性，并探讨了改进方向。提出了一种基于观测器-控制器架构的通用分布式FDI框架，可实现无需直接通信的跨机器人故障检测与隔离。该方法扩展至连续时间欧拉-拉格朗日系统，并通过三台合作移动机械臂的实际实验验证了其有效性。实验结果表明，系统能准确检测和隔离故障，并在故障后调整控制策略以持续完成任务，提升了多机器人系统的可靠性与稳定性。未来工作将聚焦于算法优化、多故障场

本文探讨了服务机器人在非线性系统下的容错控制策略，重点研究了基于TS模糊模型的鲁棒未知输入观测器（RUIO）设计方法。通过将系统状态估计与未知干扰解耦，RUIO有效提升了系统对传感器误差和外部力等故障的鲁棒性。文章详细阐述了RUIO的数学建模、故障估计与补偿机制，并结合参考控制结构实现了故障的隔离与主动补偿。通过MATLAB仿真对比了Luenberger观测器、RUIO及完整容错方案的性能，结果表明所提方法显著降低了状态估计误差并抑制了振荡行为。尽管存在位置误差和故障估计偏差等问题，该方案仍为服务机器人在人

本文针对PAL Robotics公司TIAGo人形机器人的2自由度头部子系统，提出了一种基于Takagi-Sugeno（TS）模型的容错控制方案。通过将非线性系统建模为TS模糊模型，采用并行分布式控制（PDC）与线性二次控制（LQC）相结合的方法设计状态反馈加前馈控制器，并利用鲁棒未知输入观测器（RUIO）实现故障估计。在检测到故障后，通过前馈补偿机制提升系统的稳定性和任务执行可靠性。该方法在离散时间域中设计，便于实际部署，并通过MATLAB/Simulink仿真与真实平台实验验证了其有效性。结果表明，所提

本文介绍了一种针对16英尺WAM-V双体船的执行器容错控制方案，通过分层控制架构应对推进器故障、角度锁定等多种故障情况。方案在不改变控制律的前提下，利用控制分配与策略层协同实现容错，经四个故障场景模拟验证，能有效保障船舶在严重故障下完成航行任务。文章详细分析了不同故障下的控制方法、性能指标及实际应用注意事项，并探讨了未来智能化、自适应的发展方向，为无人水面舰艇的安全运行提供了可靠技术支撑。

本文详细解析了WAM-V双体船的执行器容错控制方法。基于3自由度动力学模型，构建了包含控制策略、控制律与控制分配的无故障控制系统架构，并针对推力驱动器故障和角度驱动器故障提出相应的重构机制。通过故障估计模块实时调整控制参数，在推进器部分失效或方位角锁定时，采用移除故障推进器或视为固定推进器的方式实现控制再分配。同时，根据剩余推力能力动态调整最大速度参考与航向控制增益，确保系统在故障情况下的稳定性与可靠性。最后总结了当前方法的有效性，并展望了未来在智能重构与精准诊断方面的优化方向。

本文深入解析了无人机与无人水面舰艇的故障诊断与容错控制方案。针对无人机，提出基于非线性嵌入和LPV建模的未知输入观测器（UIO）框架，实现对执行器故障和机翼结冰的准确识别，并通过控制重构与除冰程序实现容错控制。对于无人水面舰艇，设计了三层容错控制架构，包括基于启发式规则的控制策略层、反馈线性化控制律层和加权伪逆控制分配层，有效应对推进器故障。文章通过Aerosonde无人机仿真案例和USV控制流程验证了方案的有效性，并对比分析了两类系统的异同，探讨了其优势、局限及未来智能化、自适应和多传感器融合的发展方向。

本文探讨了无人机在结冰环境下的故障诊断与容错控制方法，重点分析了结冰对飞行器气动性能和执行器效率的影响。基于未知输入观测器（UIO）框架，提出了全信息与部分信息条件下的故障检测与隔离方案，并结合控制重构与自动除冰系统实现容错响应。为进一步提升非线性系统的建模精度，引入增强的准LPV框架，克服传统线性化模型的局限性。通过案例分析验证了方法的有效性，并展望了多传感器融合、人工智能应用等未来发展方向，为无人机安全运行提供了系统性解决方案。

本文深入探讨了无人机在恶劣环境下面临的结冰问题及其对飞行性能的影响，建立了非线性和线性化动力学模型，并考虑了风干扰与控制冗余。通过引入未知输入观测器（UIO）方法，实现了对结冰与执行器故障的鲁棒检测与诊断。进一步结合线性参数变化（LPV）框架，提升了系统在不同飞行条件下的适应性与诊断精度。文章还总结了当前研究成果，并展望了未来在实时性优化、复杂故障识别及人工智能融合方向的发展潜力。

本文研究了四旋翼倾转旋翼无人机（Quad-TRUAV）的线性参数变化（LPV）控制与容错设计方法。在无故障情况下，采用基于观测器的LPV控制器实现速度与姿态的分离控制，并通过逆过程设计将虚拟控制输入转化为实际控制指令。当发生旋翼倾转轴卡死等执行器故障时，提出基于降阶模型的容错控制策略，保留姿态子系统并重构逆过程，以维持系统稳定性。通过Lyapunov函数和LMI方法确保闭环系统渐近稳定并具备H∞干扰抑制能力。数值仿真验证了该控制策略在故障前后均能有效跟踪参考信号，提升了系统的鲁棒性与安全性。

本文针对四旋翼倾转旋翼无人机在模式过渡过程中的非线性控制难题及旋翼倾转轴卡死故障下的安全飞行问题，提出了一种基于观测器的线性参数变化（LPV）控制方法。通过引入虚拟控制输入，将复杂非线性模型转化为多面体LPV形式，避免了旋翼与空气动力学之间的强耦合影响。设计了基于比例积分观测器（PIO）的LPV控制器，并结合LMI求解实现闭环系统渐近稳定与良好跟踪性能。针对旋翼倾转轴卡死故障，提出容错控制策略：构建退化模型、重新设计迎角参考值并重构逆过程，以维持巡航能力。数值仿真结果表明，该方法在正常飞行和故障情况下均具有

本文探讨了四旋翼无人机在单个螺旋桨损坏情况下的控制策略，提出将对称电机关闭后转为双旋翼模型的应对方法。针对该欠驱动系统，设计了PID与反步两种控制方案，并详细分析其控制律、实现步骤及性能差异。通过MATLAB/Simulink仿真验证，两种方法均可实现轨迹跟踪，但PID控制器在收敛速度、误差精度和能耗方面表现更优。文章还对比了两种方案的优缺点，讨论了实际应用中的硬件实现、故障诊断、环境适应性等问题，并展望了未来在控制优化、多传感器融合与自主飞行方向的发展潜力。

本文深入探讨了无人机在执行器故障和模型不确定性下的故障诊断与容错控制策略。提出了一种结合自适应滑模控制（SMC）与循环神经网络（RNN）的主动容错控制方案，可有效估计并补偿执行器故障与系统不确定性，保障四旋翼直升机的稳定性和轨迹跟踪性能。针对螺旋桨损坏问题，研究了四旋翼向双旋翼重构的解决方案，并建立了相应的动力学模型。通过对比基于PID和反步法的控制策略，验证了不同方法在控制精度、响应速度与稳定性方面的表现。最后，总结了当前研究成果，并展望了未来在故障检测优化、智能控制融合、多机协同容错及实际应用验证等方面

本文提出了一种针对无人四旋翼直升机的主动容错控制（FTC）策略，结合自适应滑模控制（SMC）和循环神经网络（RNN），实现对执行器故障的精确估计与系统容错。通过设计积分滑模面和在线自适应参数估计，增强了系统对模型不确定性和外部干扰的鲁棒性；采用并行RNN结构进行故障识别与严重程度评估，实现了突发故障和早期故障的有效检测与隔离。仿真结果表明，该方法在多种故障场景下均能保持良好的跟踪性能，具有较强的实用性和可靠性。未来可进一步优化网络结构并拓展至多类故障的实际应用。

本文系统解析了无人机故障诊断与容错控制的关键技术，涵盖故障检测与诊断（FDD）的两类方法——基于模型与数据驱动，介绍了被动与主动容错控制系统的特点及应用场景。重点探讨了滑模控制（SMC）在应对模型不确定性与外部干扰中的鲁棒性优势，并以四旋翼直升机为对象建立了运动学与动力学模型，提出了执行器故障的乘法建模方法。进一步，设计了一种结合自适应滑模控制与递归神经网络（RNNs）的主动容错控制策略，通过FDD单元、可重构控制器与重构机制的协同，实现故障下的系统稳定与性能保持。最后总结关键技术并展望未来研究方向，包括复

本文综述了机器人系统故障诊断与容错控制的原理、方法与应用，涵盖无人飞行器、移动机器人及交通运输系统等多个领域。文章介绍了Andrea Monteriù、Alessandro Freddi和Sauro Longhi等专家的研究贡献，分析了设计与运行阶段提升系统可靠性与安全性的策略，并详细解析了基于模型、信号和数据驱动的FDD与FTC技术。通过多个章节内容和实际案例，展示了不同机器人系统的容错控制方案及其在农业、工业等场景中的应用效果。同时展望了融合智能算法、多机器人协作和数据驱动方法的发展趋势，强调研究与应用

本文综述了机器人与自主系统中的故障诊断与容错控制技术，涵盖无人机、水下航行器和服务机器人等多种系统。文章详细介绍了各类系统的建模方法、故障检测与诊断策略，以及多种先进控制技术的应用，如自适应滑模控制、基于观测器的LPV控制、未知输入观测器框架和并行分布式控制等。通过数值模拟与仿真验证，展示了不同容错控制方案在执行器故障、结冰干扰等异常情况下的有效性，旨在提升系统在复杂环境中的稳定性、可靠性与安全性。