【摘 要】
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针对一类线性定常飞控系统,基于梯形区域下,研究了执行器连续增益故障可靠控制的问题。同时,为解决支持向量机选取参量困难而导致故障信息难以识别等问题,提出实值编码遗传算法来实现支持向量机模型参数的自动寻优。与传统的支持向量机相比,该方法具有收敛速度快、能耗低、耗时短、迭代次数少等优点。对于未知系统极点信息难以获取的问题,给出了极点观测器的算法,实现了对极点数据的实时观测。仿真结果表明,依据不同通道发生故障时极点所处区域不同的特点而设计的可靠控制器,不但鲁棒性能好,而且准确率也较高。该方法与粒子群算法(PSO-
【机 构】
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沈阳师范大学数学与系统科学学院,沈阳工程学院基础教学部
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJC202002)。
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针对一类线性定常飞控系统,基于梯形区域下,研究了执行器连续增益故障可靠控制的问题。同时,为解决支持向量机选取参量困难而导致故障信息难以识别等问题,提出实值编码遗传算法来实现支持向量机模型参数的自动寻优。与传统的支持向量机相比,该方法具有收敛速度快、能耗低、耗时短、迭代次数少等优点。对于未知系统极点信息难以获取的问题,给出了极点观测器的算法,实现了对极点数据的实时观测。仿真结果表明,依据不同通道发生故障时极点所处区域不同的特点而设计的可靠控制器,不但鲁棒性能好,而且准确率也较高。该方法与粒子群算法(PSO-
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