一类应用迭代学习的连续非线性系统故障估计策略

摘要

针对一类具有故障信号的连续非线性系统，提出一种基于迭代学习策略的故障估计算法。该算法主要是采用预测控制理论中的滚动优化思想。首先，当非线性系统受到有界状态干扰和量测干扰时，利用状态误差和输出残差构造故障跟踪估计器，并在迭代轴上增加相邻两个输出残差的差分信号，以此获得虚拟故障信号以逼近实际故障信号。其次，在λ范数的意义下，分析输出残差和故障估计误差的收敛性和复杂度，并通过Gronwall不等式对收敛性进行判断，给出一个使算法收敛的充分条件。最后，通过对常见故障函数的形式以及所提方法与P型算法的对比进行数值仿真，证明了所提算法的可行性和有效性。

关键词

迭代学习 / 故障估计 / 输出残差 / 故障估计误差 / 连续非线性系统

基金资助

陕西省重点研发计划项目(2020GY-072); 西安工程大学博士启动金项目(BS1617)