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🔥 内容介绍 

一、引言

在现代工业生产与复杂工程系统中，动态系统广泛应用于各个领域，如航空航天、电力系统、机器人控制等。这些系统的可靠运行对于保障生产安全、提高生产效率以及降低经济损失至关重要。然而，由于系统自身的复杂性、运行环境的不确定性以及部件的老化磨损等因素，动态系统不可避免地会出现各种故障。一旦故障发生，如果不能及时诊断并采取有效的容错控制措施，可能会导致系统性能下降、设备损坏甚至引发安全事故。因此，开展动态系统的故障诊断和容错控制研究具有极其重要的现实意义。

二、动态系统故障诊断

（一）故障类型与特点

动态系统中的故障类型多种多样，常见的包括传感器故障、执行器故障以及系统部件故障等。传感器故障可能表现为测量偏差、信号丢失或噪声过大等，导致系统获取的信息不准确，影响后续的控制决策。执行器故障可能出现卡死、失效或输出偏差等情况，使得系统无法按照预期的控制指令运行。系统部件故障则可能影响系统的动态特性，改变系统的行为模式。这些故障通常具有非线性、时变性以及不确定性等特点，增加了故障诊断的难度。

（二）故障诊断方法

1. 基于模型的故障诊断方法
   • 状态估计法

     ：通过建立动态系统的精确数学模型，利用观测器或滤波器对系统的状态进行估计。将估计状态与实际测量状态进行比较，根据两者之间的残差来判断是否发生故障，并进一步确定故障的类型和位置。例如，卡尔曼滤波器常被用于线性动态系统的状态估计，通过最小化估计误差的方差来实现对系统状态的最优估计。对于非线性系统，则可采用扩展卡尔曼滤波器或无迹卡尔曼滤波器等方法进行状态估计。

   • 参数估计法

     ：基于系统模型，通过对系统参数的估计来检测故障。当系统发生故障时，其某些参数会发生变化，通过实时监测和估计这些参数的变化情况，可实现故障诊断。例如，在电机系统中，电机的电阻、电感等参数在出现故障时会发生改变，通过在线估计这些参数并与正常状态下的参数进行对比，可判断电机是否发生故障。

2. 基于数据驱动的故障诊断方法
   • 机器学习方法

     ：随着数据采集技术的不断发展，大量的系统运行数据被积累下来。机器学习算法可以从这些数据中自动学习故障模式与正常模式之间的差异，从而实现故障诊断。常见的机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等都在故障诊断领域得到了广泛应用。SVM 通过寻找最优分类超平面，能够有效地对不同故障类型进行分类。神经网络则具有强大的非线性映射能力，能够学习到复杂的故障特征。例如，深度神经网络可以通过多层的神经元结构，自动提取数据中的深层次特征，提高故障诊断的准确率。

   • 统计分析方法

     ：利用统计理论对系统运行数据进行分析，通过设定统计指标和阈值来判断系统是否发生故障。主成分分析（PCA）是一种常用的统计分析方法，它通过对数据进行降维处理，将高维数据投影到低维空间中，同时保留数据的主要信息。在正常运行情况下，数据的统计特征在一定范围内波动，当系统发生故障时，数据的统计特征会偏离正常范围，从而实现故障的检测。

三、动态系统容错控制

（一）容错控制的目标与策略

容错控制的主要目标是在系统发生故障的情况下，通过调整控制策略，使系统仍然能够保持稳定运行，并尽可能地维持其性能指标在可接受的范围内。常见的容错控制策略包括被动容错控制和主动容错控制。

1. 被动容错控制

   ：在系统设计阶段，通过采用冗余结构、鲁棒控制器等手段，使系统在一定程度上具备容忍故障的能力。例如，在航空航天领域，飞行器通常配备多个传感器和执行器，当某个传感器或执行器发生故障时，冗余的设备可以继续工作，保证飞行器的正常运行。鲁棒控制器则通过设计控制器参数，使系统在一定的故障范围内仍能保持稳定，但其缺点是往往需要在正常性能和容错性能之间进行权衡。

2. 主动容错控制

   ：在系统运行过程中，实时监测系统的状态，一旦检测到故障，根据故障的类型和程度，主动调整控制策略。主动容错控制通常包括故障诊断、故障估计和控制重构三个部分。故障诊断用于检测故障的发生并确定故障类型和位置；故障估计则进一步估计故障的大小和影响程度；控制重构根据故障诊断和估计的结果，重新设计控制器或调整控制参数，以实现系统的容错控制。例如，当检测到执行器故障时，可以通过调整控制算法，利用其他正常的执行器来补偿故障执行器的影响，使系统继续稳定运行。

（二）容错控制的实现方法

1. 基于模型参考自适应控制（MRAC）的容错控制

   ：MRAC 通过将故障系统的输出与参考模型的输出进行比较，根据两者之间的误差调整控制器的参数，使故障系统的性能尽可能地接近参考模型的性能。在故障发生时，通过自适应机制，MRAC 能够实时调整控制策略，以适应系统的变化，实现容错控制。

2. 基于切换控制的容错控制

   ：预先设计多个控制器，每个控制器针对不同的故障情况或系统运行状态。当检测到故障时，根据故障诊断的结果，切换到相应的控制器，以保证系统的稳定运行。例如，在电力系统中，当检测到某条线路发生故障时，切换到备用线路的控制策略，确保电力的正常供应。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李娟,叶若红.双时滞系统的故障诊断和动态最优容错控制[J].控制理论与应用, 2008, 25(6):6.DOI:10.7641/j.issn.1000-8152.2008.6.008.

[2] 罗小元.几类非线性系统鲁棒故障诊断及容错控制研究[D].燕山大学[2026-01-19].DOI:10.7666/d.y866861.

[3] 高志峰.复杂系统的容错控制技术及其在近空间飞行器中的应用研究[D].南京航空航天大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:1.1012.033385.

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