基于混沌优化的多模型容错控制方法

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为了提高主动容错控制中故障诊断和容错控制律重组重构的快速性和可靠性,在建立了非线性受控对象正常或故障状态的神经网络模型的基础上,采用带有混沌动态量的自适应BP改进算法整定出系统各种运行模式下的控制律,由此建立了模型库;进而以一种隐形的故障诊断机制,通过对系统性能容忍度和模型失配度的在线计算判断系统的工作状态,并从动态模型库中调用与之匹配的控制律,从而达到容错效果。仿真结果表明,混沌机制的引入为提高系统发生故障时在线进行控制律重组重构的实时性和可靠性提供了一条有效途径。
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