微弱有效故障信息下自适应网络协调系统智能补偿控制研究

Orienting at networked complex systems, this project excavates weak effective information of faults and designs intelligent compensating and network self-regulating cooperative control strategies to solve the fault-tolerant control and physical realization problems against the faults of system components and networks. Combining signal processing with intelligent control theory, we build a featured information base of weak faults, and inosculate analytical model’s output information to study the relationship of cooperative control based on various signals. On one hand, for the slowing actuator/sensor losing effectiveness faults, intelligent technology is used to merge incipient weak fault signals and forecast the development tendency of faults to provide evidence and design fault-tolerant control strategies. For a class of occurred sudden faults such as state-dependent stuck and bias faults, the weak effective fault information is identified based on adaptive learning technology. Then depending on the weak information, compensation control strategies are designed to relax the restriction of system redundancy for further optimizing the system performance. On the other hand, aiming at network faults such as network attenuation and deterioration, the weak coupling information of faulted network are integrated in terms of network topology structure. Then, through self-reconfiguring the network topology structure and designing adjustment laws of coupling strength, the stability and satisfactory performance of the whole network can be ensured. This project constructs a new study framework and reduces existing limitation of fault-tolerant control in theory. Moreover, circuit implementation methods of control strategies are proposed in practice, and helpful exploration for engineering application of machinery coupled systems and multi-agent systems cooperation are provided.

本项目面向网络化复杂系统，挖掘微弱有效的故障信息，设计智能补偿和网络自适应协调控制策略，解决系统元件和网络故障下容错控制和物理实现问题。结合信号处理和智能控制理论，建立微弱故障特征信息库，并融合解析模型输出信息，研究各类信号协调控制关系。一方面，针对缓变执行器失效故障，利用智能技术拟合前期微弱故障信号并预测故障发展趋势，为最优协调控制策略设计提供依据。针对已经发生的一类状态依赖卡死、偏移等突变故障，基于自适应学习辨识故障后微弱有效信息，依赖微弱信息设计补偿控制策略，放宽系统冗余条件限制，进一步优化系统性能。另一方面，面向衰减、恶化等故障网络，依据网络拓扑结构融合故障网络微弱耦合信息，自主重构拓扑结构并调节网络耦合强度，保证整个网络满意性能。项目理论上建立新的容错控制研究平台，改善现有研究局限，应用上提出对控制策略的数模电路实现方法，并对机械耦合系统，多智能体协调在工程上的应用提供有益探索。

当系统发生故障时，微弱故障信号蕴含故障发展趋势、影响程度等重要信息，挖掘有效故障信息对系统安全可靠运行有着重要意义。本项目充分应用网络化复杂系统有效故障信息，设计控制策略和网络调节策略补偿故障，解决系统元件故障和网络故障的智能协调容错控制问题，提高系统安全可靠性能。针对所提出的控制和网络调节方法进行电路物理实现，对理论成果的实际应用进行有益探索。.本项目一方面针对执行器失效、状态依赖卡死、偏移等执行器故障以及在各类不确定性和扰动下，利用智能技术预测故障发展趋势，设计自主控制策略补偿故障并保证系统具有一定性能。另一方面针对衰减和网络攻击等网络故障，依据网络拓扑结构融合故障网络耦合信息，自主重构拓扑结构并调节网络耦合强度，保证整个网络满意性能。项目进一步根据电路原理，将提出的控制和网络调节策略进行电路物理实现，研究所提出方法的实用性。.2018年度项目组在系统精确系统动态信息的提取方法，系统故障信号特征与机构物理构造的关系，以及网络化复杂系统执行器故障与各类不确定性因素的补偿方法等方面取得一些研究结果。2019年度项目组研究了系统主动容错控制方法理论，系统耦合网络同步关系与各类不确定性因素的相关性补偿，不确定网络化复杂系统控制与调节策略的设计。2020年度项目组在智能容错控制算法，自适应技术与神经网络技术在各种执行器故障和扰动下的相互作用，以及拒绝服务攻击和网络衰减等网络故障的自适应控制器设计等方面取得相关研究成果。2021年度在项目组在微弱信息故障的预测及安全控制，高级控制算法在四旋翼飞行器、智能小车和机械臂系统中的应用，以及算法的电路实现方法等方面取得重要结果。.本项目给出了故障估计预测下的网络化复杂系统智能容错控制与调节重要理论方法，理论上建立新的容错控制研究平台。实际应用中提出基于电路原理的物理实现方法，搭建理论联系实际桥梁，为高级控制算法在实际系统应用提供有效途径，实现理论控制研究和应用技术设计的统一。

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