资源描述：
《执行器故障多率采样间歇过程的鲁棒耗散迭代学习容错控制》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第33卷第3期控制理论与应用Vol.33No.32016年3月ControlTheory&ApplicationsMar.2016DOI:10.7641/CTA.2016.50461执执执行行行器器器故故故障障障多多多率率率采采采样样样间间间歇歇歇过过过程程程的的的鲁鲁鲁棒棒棒耗耗耗散散散迭迭迭代代代学学学习习习容容容错错错控控控制制制陶洪峰y,邹伟,杨慧中(江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室,江苏无锡214122)摘要:针对一类具有干扰和执行器故障的多率采样间歇过程,提出一种具有鲁棒耗散性能的迭代学习容错控制
2、算法.通过提升技术将多采样率过程用慢速率采样的状态空间模型来描述,并基于二维系统理论,把迭代学习控制过程转化为等价2DRoesser故障系统,再沿时间和迭代方向设计具有耗散性能的反馈容错控制器,并以线性矩阵不等式形式给出容错控制器存在的充分条件,同时确保多率采样间歇过程在正常和故障条件下的耗散性能.注塑过程的注射速度控制仿真验证了方法的有效性和可行性.关键词:间歇过程;迭代学习控制;容错控制;鲁棒耗散性能;执行器故障;提升技术中图分类号:TP273文献标识码:ARobustdissipativeiterativele
3、arningfault-tolerantcontrolformulti-ratesamplingbatchprocesswithactuatorfailureTAOHong-fengy,ZOUWei,YANGHui-zhong(KeyLaboratoryofAdvancedProcessControlforLightIndustry(MinistryofEducation),JiangnanUniversity,WuxiJiangsu214122,China)Abstract:Foraclassofmulti-rat
4、esamplinglinearbatchprocesswithdisturbancesandactuatorfaults,thispaperpresentsaniterativelearningfault-tolerantcontrolalgorithmwithrobustdissipativeperformances.Themulti-ratesamplingprocessisdescribedbyastate-spacemodelwithlowsamplingratebyusingtheliftingtechno
5、logyandbasedonthetwo-dimensional(2D)systemtheory.Theiterativelearningcontrolprocessistransformedtoanequivalent2DRoessersystemwithstructure-formfaults;andthen,thefeedbackfault-tolerantcontrollerwithdissipativeperformancesisdesignedalongthetimeandthetrialdirectio
6、ns.Thesufficientconditionsfortheexistenceofthecontrolleraregivenintermsoflinearmatrixinequalities(LMIs).Therefore,itcanensurethedissipativeperformancesinnormalandfaultconditionsformulti-ratesamplingbatchprocess.Theinjectionvelocitycontrolsimulationsontheinjectio
7、nmoldingprocessdemonstratethefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:batchprocess;iterativelearningcontrol;faulttolerantcontrol;robustdissipativeperformance;actuatorfailure;liftingtechnology1引引引言言言(Introduction)于2D系统理论,讨论了一种综合预测迭代学习控制间歇过程是一种高附加值
8、的批次生产方式,在流策略,该方法可以保证系统在模型误差和不确定性扰程工业中占有重要的地位,被广泛用于精细化工、生动下的快速收敛性能;针对时变不确定性间歇过程的物制药、注塑成型、涂料加工等行业[1].迭代学习算法状态时滞问题,文献[3]通过设计鲁棒闭环迭代学习控充分利用间歇过程批次生产方式的重复性和周期性制器,在线优化时间和批次方向的鲁棒跟踪性能
