This paper proposes a novel fault tolerant tracking control (FTTC) scheme for a class of nonlinear systems with actuator failures based on the policy iteration (PI) algorithm and the adaptive fault observer. The estimated actuator failure from an adaptive fault observer is utilized to construct an improved performance index function that reflects the failure, regulation and control simultaneously. With the help of the proper performance index function, the FTTC problem can be transformed into an optimal control problem. The fault tolerant tracking controller is composed of the desired controller and the approximated optimal feedback one. The desired controller is developed to maintain the desired tracking performance at the steady-state, and the approximated optimal feedback controller is designed to stabilize the tracking error dynamics in an optimal manner. By establishing a critic neural network, the PI algorithm is utilized to solve the Hamilton-Jacobi-Bellman equation, and then the approximated optimal feedback controller can be derived. Based on Lyapunov technique, the uniform ultimate boundedness of the closed-loop system is proven. The proposed FTTC scheme is applied to reconfigurable manipulators with two degree of freedoms in order to test the effectiveness via numerical simulation.
This paper deals with fault-tolerant control of five-phase induction motor (IM) drives under single-phase open. By exploiting a decoupled model for five-phase IM under fault, the indirect field-oriented control ensures that electromagnetic torque oscillations are reduced by particular magnitude ratio currents. The control techniques are developed by the third harmonic current injection, in order to improve electromagnetic torque density. Furthermore, Proportional Resonant (PR) regulator is adopted to realize excellent current tracking performance in the phase frame, compared with Proportional Integral (PI) and hysteresis regulators. The analysis and experimental results confirm the validity of fault-tolerant control under single-phase open.
The existing electrical engineering design method and the dynamic objective function in the application process of automatic control system fail to meet the unbounded condition, which affects the control tracking accuracy. In order to improve the tracking control accuracy, this paper studies the electrical engineering design method based on neural network and the application of automatic control system. This paper analyzes the structure and working mechanism of electrical engineering automation control system by an automation control model with main control objectives. Following the analysis, an optimal solution of controllability design and fault-tolerant control is figured out. The automatic control power coefficient is distributed based on an ideal control effect of system. According to the distribution results, an automatic control algorithm is based on neural network for accurate control. The experimental results show that the electrical automation control method based on neural network can significantly reduce the control following error to 3.62%, improve the accuracy of the electrical automation tracking control, thus meeting the actual production needs of electrical engineering automation control system.
In this paper, the methodology of a CA (Control Allocation) based FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) is proposed. Control allocation is a control surface management technique by redistributing the redundant control surfaces in overactuated systems. In modern high performance aircrafts, they adopt many redundant control surfaces to provide high performance and to satisfy various tactical requirements. Moreover, redundant control surfaces provide an opportunity to compensate performance degradation due to failures in more than one actuator by re-allocating redundant control surfaces. Simulation results with an F-18 HARV demonstrate that the proposed CA based FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults.
In this paper, we propose an AFDO (Adaptive Fault Diagnosis Observer) and a fault tolerant controller for a class of nonlinear continuous-time system under the nonlinear abrupt actuator faults. Together with its estimation laws, the AFDO which estimates that the actuator faults is designed by using the Lyapunov analysis. Then, based on the designed AFDO, an adaptive sliding mode controller is proposed as the fault tolerant controller. Using Lyapunov stability analysis, we also prove the uniform boundedness of the state, the output and the fault estimation errors, and the asymptotic stability of the tracking error under the nonlinear time-varying faults. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed diagnosis method and the control scheme thorough computer simulations.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.54-63
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2016
A novel attitude tacking control method using Time Delay Control (TDC) scheme is developed to provide robust controllability of a rigid hexacopter in case of single or multiple rotor faults. When the TDC scheme is developed, the rotor faults such as the abrupt and/or incipient rotor faults are considered as model uncertainties. The kinematics, modeling of rigid dynamics of hexacopter, and design of stability and controllability augmentation system (SCAS) are addressed rigorously in this paper. In order to compare the developed control scheme to a conventional control method, a nonlinear numerical simulation has been performed and the attitude tracking performance has been compared between the two methods considering the single and multiple rotor faults cases. The developed control scheme shows superior stability and robust controllability of a hexacopter that is subjected to one or multiple rotor faults and external disturbance, i.e., wind shear, gust, and turbulence.
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
A redundant control scheme which can maintain its tracking capability in the case of a controller failure is proposed for the industrial applications which need high reliability with fault-tolerance. It consists of two identical controllers and a switching mechanism which includes failure detection and reconfiguration algorithm. The new detection method against controller failure using fuzzy logic enables the detection of controller failures without failure assumptions through the instability of the failed controller. The failed controller is smoothly removed from the control loop by reducing time weight of the failed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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