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Adaptive neural output feedback fault tolerant control for a class of uncertain nonlinear systems with intermittent actuator faults

机译：一类具有间歇性执行器故障的不确定非线性系统的自适应神经输出反馈容错控制

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摘要

In real applications, actuators of control systems frequently encounter unknown intermittent faults during operation while effectively handing such faults is still a challenge. In this paper, an adaptive neural output feedback fault tolerant control (FTC) scheme based on the command filtered backstepping is developed for a class of uncertain nonlinear systems to address this challenge. In this scheme, a stable nonlinear observer is designed to estimate the system states and neural networks with random hidden nodes are utilized in this observer to approximate unknown functions. A projection algorithm is adopted to estimate system unknown parameters such that the boundedness of parameter estimates is guaranteed. It is proved that the boundedness of all signals in the closed-loop system can be ensured by the proposed modified Lyapunov function. Also the ultimate bound of the tracking error depends on design parameters, adjustable jumping amplitude of Lyapunov function and minimum fault time interval. A truncated L-2 bound isestablishedbyiterative calculationtoillustrate thatthetransienttracking errorperformance is determined by design parameters in the controller and observer. Applications on two simulation examples validate the effectiveness of the proposed scheme. (c) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在实际应用中，控制系统的执行器在操作过程中经常会遇到未知的间歇性故障，而有效地处理此类故障仍然是一个挑战。本文针对一类不确定的非线性系统，开发了一种基于命令滤波反推的自适应神经输出反馈容错控制（FTC）方案，以解决这一挑战。在该方案中，设计了一个稳定的非线性观测器来估计系统状态，并在该观测器中利用带有随机隐藏节点的神经网络来近似未知函数。采用投影算法对系统未知参数进行估计，以保证参数估计的有界性。实践证明，通过改进的Lyapunov函数可以保证闭环系统中所有信号的有界性。跟踪误差的最终界限还取决于设计参数，李雅普诺夫函数的可调跳跃幅度和最小故障时间间隔。通过迭代计算建立了截短的L-2边界，以说明瞬态跟踪误差性能由控制器和观察器中的设计参数确定。在两个仿真示例上的应用验证了所提方案的有效性。 （c）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Neurocomputing》 |2020年第15期|145-158|共14页
  • 作者

    Nai Yongqiang; Yang Qingyu;

  • 作者单位

    Xi An Jiao Tong Univ Sch Elect & Informat Engn Xian 710049 Shaanxi Peoples R China;

    Xi An Jiao Tong Univ Sch Elect & Informat Engn Xian 710049 Shaanxi Peoples R China|Xi An Jiao Tong Univ MOE Key Lab Intelligent Networks & Network Secur SKLMSE Iab Xian 710049 Shaanxi Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Intermittent actuator faults; Adaptive neural control; Command filtered backstepping; Nonlinear system;

    机译：执行器间歇性故障;自适应神经控制命令过滤后退;非线性系统;

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