一种柔性卫星帆板自适应神经网络容错控制方法

本发明涉及柔性卫星帆板的振动抑制领域，具体指在执行器故障和输出受限情况下自适应神经网络容错控制器的设计。

背景技术：

1、柔性材料具有质量轻、能耗低、灵活性强等优点，近年来，在航空航天领域、医疗领域、工业领域等得到了广泛的应用。然而，由于柔性材料的刚度小，受到干扰影响易产生长时间持续的振动，不仅导致系统不稳定，降低系统的工作效率，也会加速柔性结构的老化，缩短柔性材料的使用年限，造成安全隐患以及经济上的损失。因此，如何有效的抑制柔性系统的振动问题，对于使用柔性结构的航天航空领域、医疗领域、工业领域的应用具有重要意义。

2、在航空航天领域，因空间电磁环境的干扰，柔性太阳能帆板会产生长期频繁的振动，这不仅会让系统失去稳定性，严重影响系统的工作精度及效率，同时也对设备造成损害，降低材料的使用寿命，带来生产安全的隐患以及经济损失。由于执行器物理条件的限制，存在非线性和执行器故障的情况，在此情况下，柔性卫星帆板的振动抑制可能会受到影响，无法实现理想的振动抑制效果，甚至会使柔性帆板长时间处于弹性形变中破坏柔性帆板结构，从而影响实际工业操作进程。除此之外，系统往往会受到许多约束条件的影响。对于柔性结构的系统而言，为了满足安全生产的条件，对系统进行输出约束是有现实意义的。因此，本发明针对具有输出约束和执行器故障的柔性卫星帆板，设计自适应神经网络容错控制器来消除执行器故障造成的影响。

技术实现思路

1、本发明目的是为了处理柔性卫星帆板在工业工程中受到执行器故障限制和输出约束的情况，破坏柔性帆板的稳定性，导致持续的振动，提出一种柔性卫星帆板自适应神经网络容错控制方法。采用自适应神经网络容错控制的优点在于：消除执行器故障限制对柔性卫星帆板稳定性产生的影响，防止柔性卫星帆板长时间处于弹性振动造成的损耗提高在实际应用中的效率。

2、所述的一种柔性卫星帆板自适应神经网络容错控制方法，其控制结构包括：

3、传感器，所述的传感器用于测量柔性帆板边界状态信息；

4、执行器，所述的执行器用于接收控制器传输的控制信号，作用于柔性帆板；

5、神经网络控制器，所述的神经网络控制器用于消除非线性执行器故障对系统产生的影响；

6、边界控制器，针对执行器故障以及输出受限情况，结合神经网络控制器和边界控制器，不仅可以消除执行器故障限制，并且可以实现系统的输出约束；

7、所述传感器的信号输出端连接至控制系统，控制系统建立在神经网络和边界控制器的基础上，所述执行器输入端与控制系统相连，所述执行器输出端连接至柔性帆板。

8、进一步地，所述控制结构从边界所获得的状态信息包括柔性帆板边界位置ω(l/2,t)、边界速度ωt(l/2,t)等。

9、进一步地，所述柔性卫星帆板振动抑制方法包括：

10、基于hamilton原理得到柔性卫星帆板系统的动力学模型及边界条件；

11、获取柔性卫星帆板系统边界的状态变量信息；

12、考虑输出约束，构造适当的障碍lyapunov函数保证不违反系统输出约束；

13、考虑执行器故障，设计自适应神经网络控制器消除非线性故障带来的影响。

14、进一步地，基于hamilton原理得到柔性卫星帆板的系统动态方程如下：

15、

16、

17、边界条件表示如下：

18、mωtt(l/2,t)＝eiωlxxx(l/2,t)-eiωrxxx(l/2,t)+u(t)-uf(z)

19、ωlx(l/2,t)＝ωrx(l/2,t)＝ωlxx(0,t)＝ωrxx(l,t)＝ωlxxx(0,t)＝ωrxxx(l,t)＝0

20、ωl(l/2,t)＝ωr(l/2,t)＝ω(l/2,t)

21、其中，ρ代表柔性帆板单位长度的均匀质量，a表示帆板的横截面积，ei表示弯曲刚度，γ为阻尼系数，m为中心体的质量，l/2为帆板长度，ωl(x,t)为左边帆板的位置x在t时刻的位移，ωr(x,t)为右边帆板的位置x在t时刻的位移，u(t)为控制输入，uf(z)为故障损失；

22、uf(z)表示非线性执行器增益故障具体表示为：

23、uf(z)＝φ(z)u(t),t≥tf；

24、其中，z表示由系统状态变量组成的向量，即z＝[ω(l/2,t),ωt(l/2,t)]t，tf是故障时刻，非线性故障控制率系数φ(z)为

25、进一步地，所述的神经网络容错控制器表示为：

26、

27、其中，w(t)∈rn为理想的权值向量，ε为神经网络的近似误差。

28、进一步地，所构建的自适应神经网络边界控制器表示为：

29、

30、其中s(t)＝αω(l/2,t)+βωt(l/2,t),α＞0,β＞0。

31、进一步地，所构建的自适应神经网络边界控制器的更新率表示为：

32、

33、进一步地，选取合适的lyapunov函数如下：

34、v(t)＝v1(t)+v2(t)+v3(t)+v4(t)

35、

36、

37、

38、

39、其中，v1(t)是能量项，v2(t)是障碍项，v3(t)为交叉项，v4(t)为辅助项。

40、进一步地，结合lyapunov稳定性理论，基于所设计的神经网络容错控制器使得柔性帆板状态最终一致有界，从而保证系统的稳定性。

41、在一些实施方式中，本发明提供一种柔性卫星帆板自适应神经网络容错控制方法，包含以下步骤：

42、基于hamilton原理得到柔性卫星帆板的系统动态方程及边界条件；

43、基于所述的柔性卫星帆板模型考虑非线性执行器故障限制问题，设计神经网络控制器来补偿非线性故障；

44、基于所述的柔性卫星帆板模型考虑输出受限问题，构造适当的障碍lyapunov函数来保证不违反系统的输出约束；

45、基于所设计的神经网络控制器和边界输出状态信息构建边界控制器；

46、基于柔性卫星帆板的状态选取合适的lyapunov函数，基于所选取的lyapunov函数，验证其正定性，并结合边界条件及神经网络容错控制器验证lyapunov函数对时间t一阶导数的负定性，并得到边界控制器增益的取值范围；

47、基于所确定控制器增益的取值范围，选取合适的增益验证所构建自适应神经网络容错控制器能够消除执行器故障对所述的柔性帆板系统产生的影响，同时实现系统的输出约束。

48、本发明的有益效果为：

49、本发明针对柔性卫星帆板的振动问题，考虑实际应用中出现的非线性执行器故障问题以及输出受限问题，提出一种柔性卫星帆板自适应神经网络容错控制方法。通过采用所提出的自适应神经网络容错控制器，消除非线性执行器故障对柔性卫星帆板系统稳定性的影响，使得柔性卫星帆板的振动得到抑制，同时满足输出约束条件，从而提高操作精度。

50、本发明与现有技术相比，其显著优点在于：(1)本发明所提出的自适应神经网络容错控制器可以有效的消除执行器故障问题带来的影响，保证了在执行器在故障情况下柔性卫星帆板的振动能得到很好的抑制；(2)通过构造适当的障碍lyapunov函数，满足了系统的输出约束条件；(3)所设计的控制器所用到的边界状态信息都是可得到的，因此在实际应用中是可行的。