容错控制及应用fault-tolerancecontrol&application专业:检测技术与自动化装置姓名:邢硕学号:20100271主要内容•概述•容错控制分类•容错控制设计的主要方法•容错控制的应用•容错控制存在的问题和发展展望概述1.1引言随着工业过程越来越趋向于大型化和复杂化,以及大规模高水平的综合自动化系统的出现,对控制质量的要求日趋突出,切实保障现代复杂过程的可靠性与安全性,具有十分重要的意义。1.2概念容错控制(fault-tolerancecontrol)的概念是1986年9月正式提出的。容错的指导思想是:一个控制系统迟早会发生故障,因此在设计控制系统时就应该考虑会发生故障和这种故障可能会对系统的性能有很大的影响。容错控制系统(fault-tolerancecontrolsystem)是在元部件(或分系统)出现故障时仍具有完成基本功能能力的系统,其科学意义就是要尽量保证动态系统在发生故障时仍然可以稳定运行,并具有可以接受的性能指标。容错控制分类容错控制可以从不同的角度分类•按系统:线性系统容错控制和非线性系统容错控制•按克服故障部件:执行器、传感器、控制器故障容错控制•按设计方法特点:被动容错控制、主动容错控制•被动容错控制其是设计适当固定结构的控制器,该控制器除了考虑正常工作状态的参数值以外,还要考虑在故障情况下的参数值。被动容错控制是在故障发生前和发生后使用同样的控制策略,不进行调节。被动容错控制包括:同时镇定,完整性控制,鲁棒性容错控制,即可靠控制等几种类型。•主动容错控制主动容错控制是在故障发生后需要从新调整控制器参数,也可能改变控制器结构。主动容错控制包括:控制器重构,基于自适应控制的主动容错控制,智能容错控制器设计的方法。容错控制设计的主要方法容错控制器的设计方法有硬件冗余方法和解析冗余方法两大类。3.1基于硬件结构上的考虑对于某些子系统可以采用双重或更高重备份的方法来提高系统的可靠性。只要能建立起冗余的信号通道,这种方式可用于对任何硬件环节失效的容错控制。从设计原则着眼,又可分为下列几种:3.1.1静态硬件冗余例如设置三个单元执行同一项任务,把他的处理结果,如被控变量相互比较,按多数原则(三中去二)确定判断和确定结构值。3.1.2动态硬件冗余如果某台在干预范围内的装置出错,就将候补装置切换上去,由他接替前者工作。3.2基于解析冗余上的考虑与“硬件冗余”相对的是“软件冗余”,软件冗余又可分为解析冗余、功能冗余和参数冗余三种,他是利用系统中不同部件在功能上的冗余性,通过估计,以实现故障容错。通过估计技术或其他软件算法来实现控制系统容错性具有性能好、功能强、成本低和易实现等特点。3.2.1控制器重构重构的原则是使重构后的系统在性能上尽量接近原系统,或者即使系统性能有所降低,也能保证系统的最低性能要求,如稳定性等。BuAxx•利用测量之间或控制之间的依赖关系设有如下系统式中,C∈Rm×n;A∈Rn×n;B∈Rn×r在第i个传感器失效后(C矩阵的第i行变为零)有输出式中,Cf是C去掉第i行所得到的矩阵;yf是y去掉yi后得到的矢量。CxyxCyfffiiyCyˆ11miRC设第i个传感器和其他传感器输出有线性依赖关系即所以可以从m-1维的输出yf综合出m维的输出•使重构系统的特性结构尽可能接近原系统的特征结构Velle讨论了状态反馈系统执行器中断时,状态反馈矩阵的重构问题。其基本思想是重新计算状态反馈矩阵,使闭环反馈系统在正常条件和故障发生后的特征值和特征矢量尽可能接近,设和Vi是闭环系统正常状态下的特征值和特征矢量,当系统发生故障后,希望寻找新的反馈矩阵,yˆcifK21minnicifiKf2minifiVV使得故障反馈系统的特征值和特征向量满足两个条件:基于系统特征值和特征矢量配置方法,即可得到上述反馈矩阵Kf的计算公式。ni,...,3,2,1ficiBuAxx3.2.2完整性控制器设计完整性指的是当控制系统中有一个或多个部件失效时,系统仍能保持稳定性的性质。•时域设计方法在被控对象是渐进稳定的假设中,以用lyapunov矩阵方程的半正定解来构造对执行器失效具有高度完整性的控制律。考虑线性可控系统A的特征值均在左半平面,则状态反馈控制律PxLBuT0QPAPATnssl001对于任意L∈l可保证系统渐进稳定。其中,P满足方程若Q≥0,则(A,Q1/2)是可观测的。第i个执行器正常第i个执行器故障01is•参数空间设计法设单输入系统首先在s平面上为闭环系统的特征值确定一个允许的区域Γ,将s平面上的Γ域映射到参数空间U中,可得PΓ,即设有控制律u=-KTxKT=(k1,...,kn)BuAxxnisi,,1,niiTnTTssssPPP111将PΓ映射到V参数空间上可得KΓ={K|使P∈PΓ的K}显然其设计思想是,当系统有传感器失效时,必然使一些状态成为不可测状态,即使一些。选择[k1,...,kn]的取值范围,使得某些ki由正常值变0后,K’=[k1,...,0,...,kn]依然处在KΓ上。nTTAeeE11,,,1,0,,0bAabbenT0iKEPKTT1kVkxCkzkWkuBkxAkxHiiiiii1:3.3.3基于自适应估计的容错控制器设计多模型自适应控制就是要给定的m+1个状态空间模型中,在线的选取一个与对象实际特性最接近的模型,并据此设计控制器。实际上就是m+1个单模型设计的问题,关键是正确选择模型。考虑系统可能出现的故障有m种,则可以做如下假设:mi,,1,0当Wi(k)和Vi(k)是互不相关的高斯噪声时,基于上述模型可设计m+1个卡尔曼滤波器,根据这些滤波器的估计值,可计算条件概率分别设计m+1个相应稳定的LQG调节器,设每个调节器的控制规律为ui(k),则多模型自适应控制律为miikirkuZHPku0/mjjiikiriiikirkirSkkxCNZHPSkkxCNZHPZHP0,1/ˆ/,1/ˆ//多模型自适应控制器的结构如右图:每个LQG调节器有实际的控制信号和输出测量值所驱动,输出与相应模型匹配的残差矢量和控制信号,分别计算Pr{Hi/Zk}和控制信号u(k)。其稳定条件是E{ri(k)}sEj{ri(k)}(i≠j)此时条件概率Pr{Hi/Zk}趋于1,即系统稳定。3.3.4基于人工智能的容错控制•基于专家系统的容错控制•基于神经元网络的容错控制由于专家系统的容错控制虽然可处理不精确的知识,但也只能解决与事先存储好的、有专家经验总结出来的故障现象与处理方法相对应的问题,当遇到新情况、新问题时就无能为力了。由于神经元网络控制器在结构上的功能冗余性,人们引入了神经元网络进行容错控制器设计。但由于神经元网络理论研究本身还很不完善(如鲁棒性差、结果不确定、影响不明确等),这方面的研究还很困难。容错控制的应用如下图所示为某130t/h煤粉炉的容错控制系统控制系统的输入设备由传感器组、配电器和A/D模块组成。由于控制系统所需要采集的信号都是表征受控系统状态的重要参数,因此该设计采用的都是三重余度布置,应用比较法,可以检测传感器通道故障,并自动隔离、报警。控制系统的输出设备由一系列执行机构组成。由于大部分执行机构,如风门等,无法有效隔离,因此对于每一个执行机构单元未进行冗余布置。执行机构的检测主要依靠测量执行机构的位置反馈信号和控制器输出信号,然后进行比较,同时辅以执行机构动作影响的参数变化信号。以给粉机速度控制为例,调整机构的故障主信号是给粉机转速的反馈信号,辅助信号是炉内燃烧温度。由于工控机和PLC的可靠性都已达到控制系统的要求(连续无故障工作时间长达105h),另一方面由于程序执行的独立性,因此没有设计双机热备份系统,而采用了冷备份系统。上位机和下位机各有相对独立的两套控制器。上位机控制器的控制算法比较复杂,具有自适应和优化等功能,而下位机控制器的控制算法则比较简单。故障监控系统在上位机运行。一般情况由上位机控制器输出,当上位机控制器异常时,转由下位机控制器输出。容错控制存在的问题和发展展望4.1存在的问题•非线性系统的容错控制受到非线性系统自身的理论限制,非线性容错的结果非常有限,因为非线性系统缺乏一般的控制器综合方法,非线性系统的FDI问题也不成熟。•自适应容错控制因为自适应系统的本质是非线性系统,涉及辨识和FDI以及参数调度重构等问题,故其属于非线性容错控制范畴。•高维、时变、时滞多变量系统的容错控制目前的完整性问题研究的对象都是线性定常系统,对于高维时变系统还没有很好的结果。4.2发展展望•研究快速FDI方法•研究鲁棒FDI与鲁棒控制的集成设计方法•研究在线重构重建方法•研究主动容错控制中的鲁棒性分析与综合方法讨论•故障诊断和容错控制的关系故障诊断是故障监测系统对控制系统中的传感器、执行器和被控对象进行实时故障监测,得出控制系统的故障特征。容错控制则是容错控制器根据故障监测系统所得到的故障特征作出相应的处理。这种处理可能要对反馈控制的结构实时重构(real-timereconfiguration),重构可能简单到只从已计算的表中就可读出一组新的控制增益,也可能复杂到实时地再设计控制系统,以保证系统在故障状态下仍能获得良好的控制效果。由此可见,不论是故障诊断,还是容错控制,其目的都是为了提高系统的可靠性,因此控制系统故障诊断和容错控制是密切地联系在一起的。•针对应用实例可知,控制系统是以控制器为核心的人工系统,那么控制器可能出现的主要故障有哪些呢?控制器硬件的容错、控制软件的容错、控制算法的容错参考文献[1]俞金寿.工业过程先进控制技术[M].上海:华东理工大学出版社,2008.[2]王福利,张颖伟.容错控制[M].东北大学出版社,2003.[3]李明,徐向东.用容错技术提高锅炉控制系统的可靠性[J].清华大学学报(自然科学版)1999,3(24):54-60.谢谢大家!控制算法是控制系统工作的保证,如果算法出了问题,控制系统就会出现误操作。为了取得满意的控制效果,控制算法一般都比较复杂,有些甚至采用了自适应、自学习算法,因此难以通过仿真对控制算法进行全面的检验;并且受控对象的特性也有可能发生改变,偏离控制算法的设计区域。所有这些因素都会导致控制系统在某些意想不到的情况下做出误操作。控制器的输出是否正常,是针对它对受控对象的影响结果而言,其本身并不具备明显的特征。由于一般受控对象都有一定的滞后和惯性,因此控制器的输出对受控对象的影响具有迟滞性和积累性,因此并不能根据受控对象当时的状态来判定控制器输出是否正常,而需要一套预测的方法提供信息。