本發(fā)明涉及一種基于動靜混合策略的故障檢測與重構(gòu)系統(tǒng)及方法，應(yīng)用于航天器、機電、化工等控制對象的高可靠性控制領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

近年來，隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展，航天器、機電、化工等領(lǐng)域所涉及的控制任務(wù)日益復雜，控制系統(tǒng)的規(guī)模也日益龐大，系統(tǒng)中可能發(fā)生故障的因素大幅增加，故障類型也日趨多樣，上述趨勢對控制系統(tǒng)的可靠性提出了更高的要求，傳統(tǒng)的故障檢測與容錯控制方法遇到了新的挑戰(zhàn)。以航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)為例，系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的故障因素包括執(zhí)行機構(gòu)故障(如飛輪失效或卡死)、傳感器故障(如陀螺儀失效)、通訊故障(如信號中斷或傳輸丟包)、控制芯片故障、電源故障等，以上故障來源不一、類型多樣，輕則會導致航天器姿態(tài)控制性能下降，嚴重時則會導致控制系統(tǒng)崩潰，造成難以估量的損失。

傳統(tǒng)的故障檢測方法主要分為兩類，一類是基于假設(shè)檢驗的故障檢測方法；另一類是基于觀測器的故障檢測方法。前者通過構(gòu)造與系統(tǒng)狀態(tài)相關(guān)的某一統(tǒng)計量，將統(tǒng)計量與某一事先給定的閾值進行比較，若超出該閾值時即判斷故障發(fā)生；后者根據(jù)系統(tǒng)模型構(gòu)造狀態(tài)觀測器，通過狀態(tài)估計的殘差序列判斷是否有故障發(fā)生。值得注意的是，現(xiàn)有的故障檢測方法大都未考慮傳感器的運行成本，事實上，控制系統(tǒng)在多數(shù)時間里都是出于正常工作的狀態(tài)，此時若開啟大量的傳感器將導致一定程度的資源浪費。因此，在尚未檢測出故障時，僅需開啟部分傳感器監(jiān)視系統(tǒng)行為，當發(fā)現(xiàn)疑似故障行為時再開啟更多的傳感器，對故障類型進行準確辨識，并據(jù)此進行控制分配和系統(tǒng)重構(gòu)。

當系統(tǒng)發(fā)生故障時，現(xiàn)有的容錯控制方法包括基于魯棒控制的方法和基于自適應(yīng)控制的方法。其中，基于魯棒控制的方法通過設(shè)計魯棒控制器，使得系統(tǒng)無論處于何種故障狀態(tài)下都能夠穩(wěn)定，基于魯棒控制的方法由于采用固定的控制器來應(yīng)對所有的故障情形，所以不可避免地具有很大的保守性；基于自適應(yīng)控制的方法通過系統(tǒng)運行狀態(tài)的實時辨識，不斷更新控制器參數(shù)，該方法可有效降低保守性，但控制器的時變特性給閉環(huán)穩(wěn)定性分析造成了很大的困難。為克服現(xiàn)有容錯控制方法的以上不足，本發(fā)明提出了基于模型選擇的故障類型辨識方法，并基于故障類型設(shè)計控制分配方案和反饋控制律鎮(zhèn)定閉環(huán)系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的技術(shù)解決問題是：針對現(xiàn)有故障檢測與容錯控制方法在故障監(jiān)視過程中未考慮傳感器配置，導致傳感器資源浪費；且對故障模型信息利用不充分，系統(tǒng)重構(gòu)方案存在保守性的問題，克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于動靜混合策略的故障檢測與重構(gòu)系統(tǒng)及方法，解決在多類可能故障的情形下控制系統(tǒng)的故障監(jiān)視、檢測、辨識、重構(gòu)以及閉環(huán)系統(tǒng)鎮(zhèn)定問題，在降低傳感器能耗的同時，保證控制系統(tǒng)的可靠性和適應(yīng)性。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案為：一種基于動靜混合策略的故障檢測與重構(gòu)系統(tǒng)，如圖2所示，由傳感器調(diào)度單元、故障檢測單元、故障類型辨識單元、系統(tǒng)重構(gòu)單元組成，用于實現(xiàn)控制系統(tǒng)的實時故障檢測與重構(gòu)，所述控制系統(tǒng)由被控對象、傳感器和反饋控制器組成；控制系統(tǒng)的工作模式包括正常模式和多種故障應(yīng)對模式；

傳感器調(diào)度單元根據(jù)控制系統(tǒng)當前的工作模式，對傳感器配置方案進行優(yōu)化，在保證故障檢測性能的同時，減小能量消耗；故障檢測單元根據(jù)傳感器的當前量測信息，判斷控制系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障；如果判斷出現(xiàn)故障，則由故障類型辨識單元根據(jù)傳感器量測信息進一步辨識故障類型；系統(tǒng)重構(gòu)單元根據(jù)故障類型辨識單元輸出的故障類型對控制系統(tǒng)進行重構(gòu)；反饋控制器則用于鎮(zhèn)定重構(gòu)后的控制系統(tǒng)。

本發(fā)明的一種基于動靜混合策略的故障檢測與重構(gòu)方法，包括以下步驟：

第一步，根據(jù)控制系統(tǒng)當前工作模式，對傳感器調(diào)度單元和故障檢測單元進行聯(lián)合優(yōu)化，確定傳感器配置方案，即哪些傳感器需要開啟，并構(gòu)造相應(yīng)的故障檢測方案，使得故障檢測系統(tǒng)能夠滿足所給定故障檢測性能，同時盡量降低傳感器的能量消耗；

第二步，根據(jù)第一步所確定的傳感器配置方案和故障檢測方案，故障檢測單元接收傳感器的實時量測信息，判斷當前時刻是否有故障發(fā)生，當故障檢測單元判斷有故障發(fā)生后，將更新故障標識信號，從而激活故障類型辨識單元，故障類型辨識單元接收到故障標識信號后，將故障檢測系統(tǒng)轉(zhuǎn)入故障應(yīng)對模式，即開啟更多傳感器，或以更高頻率采樣，從而獲得更多的關(guān)于控制系統(tǒng)運行狀態(tài)的信息；故障類型辨識單元根據(jù)所獲得的量測信息，通過求解多模型選擇問題，實現(xiàn)故障類型的實時準確辨識；

第三步，系統(tǒng)重構(gòu)單元根據(jù)第二步所辨識得到的故障類型，構(gòu)造相應(yīng)的控制分配方案，即利用被控對象的控制冗余度，完成基于控制分配的系統(tǒng)重構(gòu)，實現(xiàn)多類可能故障情形下控制系統(tǒng)的實時故障檢測與自主重構(gòu)。

所述第一步中的傳感器調(diào)度單元和故障檢測單元聯(lián)合優(yōu)化，其具體實現(xiàn)如下：

(1)首先，建立控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型：

其中，xk為k時刻系統(tǒng)∑的狀態(tài)變量；uk為k時刻的控制輸入；ωk為高斯噪聲，用來描述k時刻模型誤差和外部干擾的綜合作用；為k時刻第s個傳感器輸出的量測值；為高斯噪聲，表示k時刻第s個傳感器的量測噪聲，通常情況下各個傳感器的量測噪聲相互獨立；a(ηk,rk),b(ηk,rk),c^s為參數(shù)矩陣，其中rk∈{0,1,...,m}表示k時刻系統(tǒng)∑的工作模式，序列{rk}k≥1為馬爾科夫鏈，其轉(zhuǎn)移概率滿足p(rk+1＝j(luò)|rk＝i)＝{πr}i,j，πr表為已知的狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣，{πr}i,j表示πr的第i行、第j列元素；ηk∈{0,1,...,m}表示k時刻系統(tǒng)∑的控制分配狀態(tài)，當ηk和rk已知時，相應(yīng)的a(ηk,rk),b(ηk,rk)也是已知的；

(2)其次，定義故障檢測延時和虛警率兩個故障檢測性能指標，其中，t為故障發(fā)生時刻，td為故障發(fā)現(xiàn)時刻，事件h0表示當前時刻控制系統(tǒng)處于正常狀態(tài)，事件d1表示當前時刻檢測出故障；

(3)最后，定義傳感器配置矩陣其中，為傳感器選擇變量，中表示第s個傳感器在第k時刻處于開啟狀態(tài)；表示第s個傳感器在第k時刻處于關(guān)閉狀態(tài)，求解如下帶約束的優(yōu)化問題：

其中，trace(υk)表示矩陣υk的跡，即處于開啟狀態(tài)的傳感器的數(shù)目，β0和μd0分別為預先給定的虛警率和故障檢測延時的上界，用于表征故障檢測性能，優(yōu)化問題(1)的最優(yōu)解為其中，給出最優(yōu)的傳感器配置方案，給出最優(yōu)故障檢測方案，即故障檢測單元何時判斷故障發(fā)生，并輸出故障標識信號。

第二步中所述的多模型選擇問題，其具體實現(xiàn)如下：

將第時刻到第k時刻(此處假設(shè))故障類型辨識單元所獲得的量測信息記為故障類型辨識單元通過求解如下的極大似然估計問題實現(xiàn)多模型選擇：

優(yōu)化問題(2)的最優(yōu)解為i^*，則故障類型辨識單元將輸出故障類型i^*，即判斷系統(tǒng)當前運行于第i^*種故障狀態(tài)。

所述第三步中的控制分配方案設(shè)計和系統(tǒng)重構(gòu)，包括以下步驟：

(1)控制分配方案設(shè)計：對于每一種故障狀態(tài)rk，選擇相應(yīng)的控制分配方案ηk對控制系統(tǒng)進行重構(gòu)；

(2)控制系統(tǒng)鎮(zhèn)定：根據(jù)所確定的故障類型和控制分配方案，建立重構(gòu)后控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型

此時a(ηk,rk),b(ηk,rk)均為已知，系統(tǒng)∑為線性定常系統(tǒng)，根據(jù)該狀態(tài)空間模型，設(shè)計反饋控制律uk＝k(yk)，保證閉環(huán)控制系統(tǒng)穩(wěn)定。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：

(1)本發(fā)明的控制系統(tǒng)故障檢測與重構(gòu)方案采用了動靜混合策略，在未檢測出故障時，僅開啟一部分傳感器用于故障監(jiān)視；在檢測出故障時，開啟更多傳感器或切換到更高的采樣頻率，以獲得更豐富的量測信息，實現(xiàn)基于故障模型的極大似然估計；相對于現(xiàn)有的故障檢測和容錯控制方法，本發(fā)明提出的方案在傳感器能耗和故障分辨能力方面均有較大改善；且本發(fā)明方案結(jié)合了靜態(tài)的故障監(jiān)視與動態(tài)的故障類型辨識與控制系統(tǒng)重構(gòu)，相對于傳統(tǒng)的故障檢測與容錯控制方案，能有效處理多類潛在故障，實時性提高，能耗減低。

(2)本發(fā)明不僅能夠?qū)崿F(xiàn)實時故障監(jiān)測，還能夠在故障發(fā)生時，采用基于極大似然估計的模型選擇算法準確地辨識出故障的類型，并根據(jù)故障類型設(shè)計控制分配方案，實現(xiàn)故障情形下的系統(tǒng)重構(gòu)，最后，通過合理設(shè)計反饋控制律保證閉環(huán)控制系統(tǒng)穩(wěn)定；相對于現(xiàn)有的基于魯棒或自適應(yīng)方法的容錯控制方案，本發(fā)明提出的方案能夠更充分地利用故障模型的信息，有效改善系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

總之，本發(fā)明涉及一種基于動靜混合策略的故障檢測與重構(gòu)系統(tǒng)及方法，針對具有控制系統(tǒng)面臨的多種可能故障，采用動靜混合的故障檢測與控制分配方案，與傳統(tǒng)的故障檢測與容錯控制方法相比，能夠在降低傳感器能耗的同時，保證故障發(fā)生時的實時檢測、辨識、重構(gòu)與閉環(huán)系統(tǒng)鎮(zhèn)定，擴展了傳統(tǒng)故障檢測和重構(gòu)方案適用范圍，可應(yīng)用于航天器、機電、化工等控制對象的高可靠性控制問題。

附圖說明

圖1為發(fā)明基于動靜混合策略的控制系統(tǒng)故障檢測與重構(gòu)方法的流程圖；

圖2為發(fā)明基于動靜混合策略的控制系統(tǒng)故障檢測與重構(gòu)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明進行詳細說明。

本發(fā)明針對一類含多種可能故障的控制系統(tǒng)，目標是通過對傳感器的高效配置和對控制方案的合理設(shè)計，實現(xiàn)在沒有故障發(fā)生時，對系統(tǒng)進行實時監(jiān)測；在有故障發(fā)生時，準確辨識故障類型并及時隔離故障。首先，根據(jù)控制系統(tǒng)當前工作模式，對故障檢測器和傳感器配置方案進行聯(lián)合優(yōu)化，在保證故障檢測性能的前提下，使系統(tǒng)的能量消耗盡量減?。黄浯?，當有故障被檢測出時，通過求解多模型選擇問題，實現(xiàn)故障類型的實時準確辨識；最后，根據(jù)所辨識的故障類型，通過設(shè)計合理的切換控制方案，完成控制分配和系統(tǒng)鎮(zhèn)定，實現(xiàn)多類可能故障情形下控制系統(tǒng)的自主故障檢測與重構(gòu)。本發(fā)明方案結(jié)合了靜態(tài)的故障監(jiān)視與動態(tài)的故障類型辨識與控制系統(tǒng)重構(gòu)，相對于傳統(tǒng)的故障檢測與容錯控制方案，能有效處理多類潛在故障，實時性提高，能耗減低，可應(yīng)用于航天器、機電、化工等控制對象的高可靠性控制問題。

如圖1所示，本發(fā)明具體步驟如下：

第一步，傳感器配置方案和故障檢測器聯(lián)合優(yōu)化

考慮由如下狀態(tài)空間模型描述的離散被控對象：

其中，xk為k時刻系統(tǒng)∑的狀態(tài)變量；uk為k時刻的控制輸入；ωk為高斯噪聲，用來描述k時刻模型誤差和外部干擾的綜合作用；為k時刻第s個傳感器輸出的量測值；為高斯噪聲，表示k時刻第s個傳感器的量測噪聲，通常情況下各個傳感器的量測噪聲相互獨立；a(ηk,rk),b(ηk,rk),c^s為參數(shù)矩陣，其中rk∈{0,1,...,m}表示k時刻系統(tǒng)∑的工作模式，序列{rk}k≥1為馬爾科夫鏈，其轉(zhuǎn)移概率滿足p(rk+1＝j(luò)|rk＝i)＝{πr}i,j，πr表為已知的狀態(tài)轉(zhuǎn)移陣，{πr}i,j表示πr的第i行、第j列元素；ηk∈{0,1,...,m}表示k時刻系統(tǒng)∑的控制分配狀態(tài)，當ηk和rk已知時，相應(yīng)的a(ηk,rk),b(ηk,rk)也是已知的。

系統(tǒng)∑有m+1種可能的工作模式，其中狀態(tài)0(即rk＝0)為正常狀態(tài)，狀態(tài)1至狀態(tài)m(即rk∈{1,...,m})為故障狀態(tài)。當系統(tǒng)∑處于狀態(tài)0時，輸出服從均值為m0，方差為s0的高斯分布，記為為了判斷系統(tǒng)是否處于故障狀態(tài)，只需判斷輸出yk是否服從均值為m0，方差為s0的高斯分布。為了表征故障檢測的性能，引入故障檢測延時μd和虛警率β兩個指標。令t為故障發(fā)生時刻，td為故障發(fā)現(xiàn)時刻，則故障檢測延時令事件h0表示當前時刻系統(tǒng)∑處于正常狀態(tài)，事件h1表示當前時刻系統(tǒng)∑處于故障狀態(tài)，事件d0表示當前時刻未檢測出故障；事件d1表示當前時刻檢測出故障，則虛警率即未發(fā)生故障時，檢測出故障的概率。在實際應(yīng)用中，通常要求故障檢測延時和虛警率分別不大于某兩個預先給定的值。

此外，由于系統(tǒng)絕大多數(shù)情況下是處于正常工作模式的，為了節(jié)省傳感器資源，僅開啟一部分傳感器對系統(tǒng)∑進行監(jiān)視。此時，故障檢測器實際接收到的量測量為：

其中，為傳感器配置矩陣，為傳感器選擇變量，中表示第s個傳感器在第k時刻處于開啟狀態(tài)；表示第s個傳感器在第k時刻處于關(guān)閉狀態(tài)。為了降低傳感器能耗，在故障監(jiān)視過程中通常希望在能夠快速檢測出故障的前提下，令處于開啟狀態(tài)的傳感器數(shù)目盡量少。此時，傳感器配置方案和故障檢測器的聯(lián)合優(yōu)化方案可通過求解如下帶約束的優(yōu)化問題得到：

其中，trace(υk)為矩陣υk的跡，表示處于開啟狀態(tài)的傳感器的數(shù)目。β0和μd0分別為預先給定的虛警率和故障檢測延時的上界。記問題(3)的最優(yōu)解，即最優(yōu)的傳感器配置方案和故障檢測器為其中為求解首先，根據(jù)k時刻之前的所有量測信息，按照下式對k時刻故障已出現(xiàn)的先驗概率進行更新：

其中，y1:k-1為第1時刻到第k-1時刻所有的量測信息，p0為某一時刻系統(tǒng)發(fā)生故障的概率，pk-1為k-1時刻故障已出現(xiàn)的概率；然后，結(jié)合k時刻的量測信息，按照下式更新k時刻故障已出現(xiàn)的后驗概率pk：

其中，yk表示k時刻的量測信息。接下來，根據(jù)虛警率上界β0，計算故障檢測閾值thr2＝1-β0；每個傳感器取并判別是否成立，若成立，則關(guān)閉傳感器，即令若不成立，則保持傳感器處于開啟狀態(tài)，即令最后，故障檢測器判別pk≤thr2是否成立，若成立，則故障檢測器判斷故障發(fā)生，即此時，系統(tǒng)將開啟更多傳感器或以更高頻率采樣，從而完成進一步的故障類型辨識；若不成立，則故障檢測器判斷故障未發(fā)生，即此時，系統(tǒng)令k←k+1并重復以上步驟。

第二步，基于多模型選擇的故障類型辨識

當故障檢測器判斷有故障發(fā)生后，控制系統(tǒng)將進入故障應(yīng)對模式，即開啟更多傳感器，或以更高頻率采樣，從而獲得更多的系統(tǒng)運行狀態(tài)信息；故障辨識器根據(jù)所獲得的系統(tǒng)運行狀態(tài)信息，通過求解多模型選擇問題，辨識出故障類型。具體地，將第時刻到第k時刻(此處假設(shè))所獲得的系統(tǒng)運行狀態(tài)信息記為故障類型辨識問題可轉(zhuǎn)化為如下的極大似然估計問題：

記極大似然估計問題(4)的最優(yōu)解為i^*，則故障辨識器將輸出故障類型i^*，即判斷系統(tǒng)當前運行于第i^*種故障狀態(tài)。

第三步，控制分配方案設(shè)計與閉環(huán)系統(tǒng)鎮(zhèn)定

根據(jù)第二步所辨識得到的故障類型，構(gòu)造相應(yīng)的控制分配方案，實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)的重構(gòu)。假設(shè)對于每一種故障狀態(tài)rk，都存在一種控制分配方案ηk與之對應(yīng)。此時，需根據(jù)重構(gòu)之后的系統(tǒng)模型，設(shè)計控制律uk＝k(yk)鎮(zhèn)定閉環(huán)系統(tǒng)。由于此時a(ηk,rk),b(ηk,rk)是已知的，閉環(huán)系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題即為線性定常系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定問題，具體的控制器設(shè)計方法已被廣泛研究，此處不再詳述。

以下以航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)為例再詳細說明本發(fā)明的具體實現(xiàn)：

1.傳感器配置方案和故障檢測器聯(lián)合優(yōu)化：

考慮以星敏感器作為姿態(tài)敏感器，以飛輪和磁力矩器作為執(zhí)行機構(gòu)的航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)，為簡便起見，這里考慮如下的航天器線性化姿態(tài)動力學與運動學模型：

其中，ji(i＝1,2,3)分別為航天器三軸轉(zhuǎn)動慣量；n為軌道角速度；φ,θ,ψ為本體與軌道坐標系間的三軸歐拉角；u1,u2,u3分別為三軸控制力矩；f1,f2,f3為三軸執(zhí)行機構(gòu)故障。將以上模型寫成緊湊形式，有：

其中，m＝diag{j1,j2,j3}；c＝diag{n(j1-j2+j3),0,-n(j1-j2+j3)}；k＝diag{4n²(j2-j3),3n²(j1-j3),n²(j2-j1)}為系數(shù)矩陣；p(t)＝[φθψ]^t為三軸歐拉角；u(t)＝[u1u2u3]^t為三軸控制輸入；f(t)＝[f1f2f3]^t為三軸執(zhí)行機構(gòu)故障。

進一步，(6)式可寫成如下的標準狀態(tài)空間模型：

其中，為系統(tǒng)狀態(tài)變量；為系統(tǒng)矩陣；為輸入矩陣。

考慮陀螺儀和星敏感器作為姿態(tài)敏感器，此時姿態(tài)量測方程為：

y^s＝c^sx+v^s(8)

其中，y^s＝p為傳感器s的量測輸出；c^s＝[i0]為傳感器s的輸出矩陣；v^s為傳感器s的量測噪聲，假設(shè)其服從高斯分布。將(7)、(8)式離散化，有：

基于上述模型和實時量測信息，故障檢測器(見圖2)根據(jù)下式迭代更新故障發(fā)生的概率pk：

接下來，根據(jù)虛警率上界β0，計算故障檢測閾值thr2＝1-β0；每個傳感器取thr1^s∈[0,thr2)，并判別pk≤thr1^s是否成立，若成立，則關(guān)閉傳感器，即令若不成立，則保持傳感器處于開啟狀態(tài)，即令最后，故障檢測器判別pk≤thr2是否成立，若成立，則故障檢測器判斷故障發(fā)生，即此時，系統(tǒng)將開啟更多傳感器或以更高頻率采樣，從而完成進一步的故障類型辨識；若不成立，則故障檢測器判斷故障未發(fā)生，即此時，系統(tǒng)令k←k+1并重復以上步驟。

2.基于多模型選擇的故障類型辨識：

當故障檢測器判斷故障發(fā)生后，將有更多傳感器開啟，采樣頻率也相應(yīng)提高，從而收集更多的量測信息。根據(jù)所收集的量測信息，故障類型辨識單元(見圖2)采用極大似然估計方法，對故障類型進行辨識。具體地，首先將系統(tǒng)可能出現(xiàn)的m種故障類型，如飛輪卡死、傳感器失效、電源故障等，分別表示為rk＝1,2,...,m，在每種故障情形下，系統(tǒng)對應(yīng)有不同的狀態(tài)空間模型，例如，當提供第一維量測的傳感器失效時，系統(tǒng)的狀態(tài)空間從(9)變?yōu)椋?/p>

其中，因此，考慮各類故障情形后，可將系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型(9)改寫為：

將第時刻到第k時刻(此處假設(shè))所獲得的系統(tǒng)運行狀態(tài)信息記為故障類型辨識問題可轉(zhuǎn)化為如下的極大似然估計問題：

記極大似然估計問題(12)的最優(yōu)解為i^*，則故障辨識器將輸出故障類型i^*，即判斷系統(tǒng)當前運行于第i^*種故障狀態(tài)。

3.控制分配方案設(shè)計與閉環(huán)系統(tǒng)鎮(zhèn)定：

根據(jù)第二步所辨識得到的故障類型i^*，系統(tǒng)重構(gòu)單元(見圖2)構(gòu)造相應(yīng)的控制分配方案，實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)的重構(gòu)。假設(shè)對于每一種故障狀態(tài)rk，都存在一種控制分配方案ηk與之對應(yīng)。此時，需根據(jù)重構(gòu)之后的系統(tǒng)模型，設(shè)計控制律uk＝k(yk)鎮(zhèn)定閉環(huán)系統(tǒng)。由于此時a(ηk,rk),b(ηk,rk)是已知的，閉環(huán)系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題即為線性定常系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定問題，具體的控制器設(shè)計方法已被廣泛研究，此處不再詳述。

總之，本發(fā)明結(jié)合了靜態(tài)的故障監(jiān)視與動態(tài)的故障類型辨識與控制系統(tǒng)重構(gòu)，相對于傳統(tǒng)的故障檢測與容錯控制方案，能有效處理多類潛在故障，實時性提高，能耗減低，可應(yīng)用于航天器、機電、化工等控制對象的高可靠性控制問題。

本發(fā)明說明書中未作詳細描述的內(nèi)容屬于本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員公知的現(xiàn)有技術(shù)。