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包含不确定动态、量测噪声、控制误差、外部干扰以及故障的复杂系统广泛存在于工业过程、航空航天等实际应用中,这类对象往往可以表示为含有多未知输入的动态系统。含有多未知输入的复杂动态系统控制与估计问题的研究具有重要的理论意义与应用价值。本论文针对含多未知输入的动态系统,提出了一类同时具有干扰抵消与抑制性能的抗干扰估计方法,并应用于复杂动态系统的故障诊断与容错以及惯性导航系统对准和标定问题。本文的创新性工作如下:
(1)研究了一类同时含有干扰和故障的非线性不确定系统的故障诊断和容错控制问题。其中在对象中考虑了时变故障向量,同时假设多源干扰包含可建模干扰和范数有界不确定干扰。通过设计干扰观测器,分别提出了同时具有干扰抵消与抑制性能的故障诊断方法及复合分层主动容错控制方法。其中,H∞性能抑制范数有界不确定干扰,干扰观测器抵消可建模干扰。最后,通过A4D飞机飞行控制系统和机器人操纵手系统仿真验证了方法的有效性。
(2)研究了一类非高斯随机分布系统的抗干扰故障诊断问题,该类随机分布系统的驱动信息是输出的统计信息集而不是输出信号本身。将所研究的问题转化为同时具有未知外部干扰和故障的非线性不确定权系统的故障诊断问题。设计了一种基于知识驱动并具有干扰抵消性能的复合故障诊断观测器。最后,在粒子分布控制系统中验证了方法的有效性。
(3)分析了惯性导航系统的不同类型干扰,并建立了多源干扰惯性导航系统模型,其中干扰分为三个部分:马尔科夫过程、高斯噪声和范数有界不确定干扰。提出了一种多源干扰惯性导航系统的鲁棒抗干扰滤波器设计方法。滤波器的结构包括漂移估计器和混合H2／H∞滤波器,其中漂移估计器估计并抵消惯性传感器漂移；H2／H∞滤波器抑制高斯噪声和范数有界不确定干扰。最后,在SINS静基座初始对准中验证了方法的有效性。
(4)针对含多未知输入的惯性导航非线性系统,研究了抗干扰容错初始对准问题。提出了一种新的具有自适应补偿的鲁棒耗散滤波器,自适应项估计惯性器件漂移和故障项。所研究的鲁棒耗散性包括了鲁棒H∞性能与鲁棒无源性能等情形,可以提高系统的可靠性和对准精度。仿真结果表明该方法可显著改善抗干扰容错性能。