計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)容錯(cuò)設(shè)計(jì)技術(shù)及應(yīng)用

前言

計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)容錯(cuò)設(shè)計(jì)理論與技術(shù)是融合計(jì)算機(jī)理論與應(yīng)用、控制理論與技術(shù)、系統(tǒng)安全技術(shù)、系統(tǒng)工程與自動(dòng)化技術(shù)、信息與信號(hào)處理技術(shù)，以及與控制對(duì)象相關(guān)學(xué)科知識(shí)的一門理論與應(yīng)用并重的綜合性技術(shù)，它是控制論、自動(dòng)化技術(shù)和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)相結(jié)合的新興研究領(lǐng)域，已經(jīng)成為信息、控制和自動(dòng)化學(xué)科的研究熱點(diǎn)之一。本書(shū)側(cè)重探討計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的安全性問(wèn)題，結(jié)合過(guò)程計(jì)算機(jī)控制的不同環(huán)節(jié)，在采樣數(shù)據(jù)潔化、參數(shù)容錯(cuò)辨識(shí)、信號(hào)容錯(cuò)重構(gòu)、狀態(tài)容錯(cuò)重構(gòu)、PID算法容錯(cuò)改進(jìn)、巡回檢測(cè)策略容錯(cuò)設(shè)計(jì)、最優(yōu)控制策略設(shè)計(jì)，以及基于冗余的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)容錯(cuò)設(shè)計(jì)方面，進(jìn)行深入分析研究，取得了一系列有重要理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)研究成果。全書(shū)由11章構(gòu)成：第1章綜述了計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的發(fā)展歷程、典型形式、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基本構(gòu)成、設(shè)計(jì)方法，并對(duì)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)可靠性、安全性和容錯(cuò)能力等系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要特性進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹；第2章作為本書(shū)后續(xù)章節(jié)論述的基礎(chǔ)，簡(jiǎn)要闡述被控過(guò)程多面向建模、模型轉(zhuǎn)換，以及模型故障與故障模型表示的數(shù)學(xué)方法和分析工具；第3章以線性回歸模型和受控自回歸模型為主要對(duì)象，建立了模型參數(shù)Minmax穩(wěn)健估計(jì)和有界影響估計(jì)等多組辨識(shí)算法；第4章圍繞計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)采樣和A／D環(huán)節(jié)，分析和比較了幾種常用典型數(shù)值濾波算法的計(jì)算特性，構(gòu)造了具有良好容錯(cuò)能力的兩組雙重中值容錯(cuò)濾波算法，通過(guò)仿真計(jì)算驗(yàn)證了新算法的有效性；第5章以計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的D／A環(huán)節(jié)為研究對(duì)象，建立了離散時(shí)間信號(hào)連續(xù)化的三組容錯(cuò)重構(gòu)算法；第6章以計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的被控對(duì)象狀態(tài)變化為研究對(duì)象，建立了M型濾波和有界影響濾波等狀態(tài)容錯(cuò)重構(gòu)算法，證明了上述算法具有良好容錯(cuò)能力、易實(shí)現(xiàn)性和統(tǒng)計(jì)性能；第7～9章分別對(duì)巡回檢測(cè)控制、PID控制和LQG控制等三類具體對(duì)象和控制策略，研究和建立了相應(yīng)的容錯(cuò)控制策略與容錯(cuò)控制算法；第10章在綜合國(guó)際國(guó)內(nèi)相關(guān)研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的角度，簡(jiǎn)要介紹了作為容錯(cuò)控制核心技術(shù)的冗余及其典型形式，并以冗余設(shè)計(jì)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)歸納了基于冗余的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)容錯(cuò)設(shè)計(jì)的八大類結(jié)構(gòu)形式；第11章作為全書(shū)的收篇，以航天測(cè)控工程為對(duì)象，給出了容錯(cuò)技術(shù)在航天器姿態(tài)控制中的應(yīng)用。

內(nèi)容概要

對(duì)于計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，人們總是沿著如下相互關(guān)聯(lián)又彼此有差異的兩個(gè)方向進(jìn)行著不懈探索：一是力求系統(tǒng)功能的最優(yōu)化和智能化，二是力求系統(tǒng)性能的可靠與安全。對(duì)于最優(yōu)化和智能化，已有廣泛深入的研究并有大量研究成果見(jiàn)諸文獻(xiàn)；而關(guān)于可靠性與安全性(特別是安全性)的研究，尤其是系統(tǒng)安全設(shè)計(jì)技術(shù)的研究，則是相對(duì)薄弱的環(huán)節(jié)。為此，本書(shū)側(cè)重探討安全可靠的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)。    全書(shū)共由11章構(gòu)成。核心思想是采用容錯(cuò)處理技術(shù)于計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)安全設(shè)計(jì)的不同環(huán)節(jié)，主要內(nèi)容包括：過(guò)程故障與故障過(guò)程的模型表示、過(guò)程參數(shù)的容錯(cuò)辨識(shí)、采樣信號(hào)的檢錯(cuò)糾錯(cuò)與容錯(cuò)濾波、信號(hào)容錯(cuò)重構(gòu)、系統(tǒng)狀態(tài)容錯(cuò)重構(gòu)、巡回檢測(cè)系統(tǒng)與PID控制系統(tǒng)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)、最優(yōu)控制策略容錯(cuò)設(shè)計(jì)和基于冗余的容錯(cuò)控制系統(tǒng)等方面。文中構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)了一系列新的方法和算法，并通過(guò)理論分析和仿真計(jì)算等多種途徑驗(yàn)證了本書(shū)算法的有效性。    本書(shū)的主要讀者對(duì)象為高?？刂评碚摗⒖刂乒こ?、計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用、信息處理等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生和教學(xué)科研人員，以及從事控制系統(tǒng)總體規(guī)劃和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的工程技術(shù)人員。

書(shū)籍目錄

前言第1章  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)概論  1．1  模擬電路控制與計(jì)算機(jī)控制    1．1．1  模擬電路控制過(guò)程與控制系統(tǒng)    1．1．2  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)    1．1．3  計(jì)算機(jī)控制的技術(shù)優(yōu)勢(shì)  1．2  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的發(fā)展歷程  1．3  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的典型形式    1．3．1  操作指導(dǎo)式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)    1．3．2  直接數(shù)字控制系統(tǒng)    1．3．3  計(jì)算機(jī)監(jiān)督控制系統(tǒng)    1．3．4  集散型計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)    1．3．5  現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng)    1．3．6  計(jì)算機(jī)遞階控制系統(tǒng)  1．4  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)構(gòu)成的基本要素    1．4．1  硬件系統(tǒng)    1．4．2  軟件系統(tǒng)    1．4．3  通信鏈路  1．5  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法論    1．5．1  控制系統(tǒng)與控制理論    1．5．2  控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一般方法    1．5．3  人-機(jī)系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)裝置的角色和作用  1．6  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的可靠性、安全性與容錯(cuò)性    1．6．1  系統(tǒng)的可靠性    1．6．2  系統(tǒng)的安全性    1．6．3  系統(tǒng)的容錯(cuò)性  1．7  本書(shū)主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)果第2章  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)多面向建模  2．1  預(yù)備知識(shí)：Z-變換與L-變換    2．1．1  Z-變換    2．1．2  Z-反變換    2．1．3  L-變換    2．1．4  L-反變換  2．2  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的信號(hào)轉(zhuǎn)換  2．3  面向被控對(duì)象的系統(tǒng)建模    2．3．1  輸入-輸出過(guò)程模型    2．3．2  動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型    2．3．3  輸入-輸出與狀態(tài)空間的模型轉(zhuǎn)換  2．4  面向計(jì)算機(jī)裝置的系統(tǒng)建模    2．4．1  輸入-輸出差分方程模型    2．4．2  離散時(shí)間狀態(tài)空間模型    2．4．3  線性定常系統(tǒng)傳遞函數(shù)與特征方程的不變性    2．4．4  連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的采樣離散化模型  2．5  帶隨機(jī)分量的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型    2．5．1  帶隨機(jī)分量的CAR與CARMA模型    2．5．2  帶隨機(jī)分量的狀態(tài)空間模型  2．6  過(guò)程故障與故障過(guò)程的數(shù)學(xué)建模    2．6．1  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)故障分析    2．6．2  故障分量模型    2．6．3  帶故障過(guò)程的數(shù)學(xué)建模  2．7  小結(jié)第3章  過(guò)程參數(shù)的容錯(cuò)辨識(shí)技術(shù)  3．1  系統(tǒng)辨識(shí)與系統(tǒng)容錯(cuò)辨識(shí)概論  3．2  漸近二次偏改變靈敏度與Minmax估計(jì)    3．2．1  GLS估計(jì)族    3．2．2  漸近二次偏改變靈敏度    3．2．3  基于ASBS的Minmax估計(jì)    3．2．4  Minmax估計(jì)在CAR過(guò)程中的應(yīng)用  3．3  CAR過(guò)程的遞階容錯(cuò)辨識(shí)    3．3．1  模型系數(shù)的遞階LS估計(jì)    3．3．2  誤差方差的遞階估計(jì)    3．3．3  CAR模型的自適應(yīng)定階與建模  3．4  受控自回歸模型系數(shù)的在線容錯(cuò)辨識(shí)    3．4．1  線性模型參數(shù)的有界影響容錯(cuò)辨識(shí)    3．4．2  受控自回歸模型系數(shù)的在線LS辨識(shí)    3．4．3  受控自回歸模型參數(shù)的在線容錯(cuò)辨識(shí)  3．5  小結(jié)第4章  過(guò)程采樣與容錯(cuò)濾波技術(shù)  4．1  數(shù)據(jù)采集與信號(hào)獲取    4．1．1  測(cè)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采樣    4．1．2  測(cè)控?cái)?shù)據(jù)信號(hào)獲取    4．1．3  頻率混疊與前置濾波  4．2  幾種簡(jiǎn)易容錯(cuò)濾波算法    4．2．1  數(shù)字濾波簡(jiǎn)介    4．2．2  幾種簡(jiǎn)易數(shù)字濾波算法    4．2．3  不同濾波算法的比較分析    4．2．4  常用數(shù)值濾波算法的容錯(cuò)改進(jìn)    4．2．5  容錯(cuò)改進(jìn)效果的仿真分析  4．3  雙重中值容錯(cuò)濾波器的設(shè)計(jì)與仿真    4．3．1  雙重中值容錯(cuò)濾波算法設(shè)計(jì)    4．3．2  雙重中值容錯(cuò)濾波的崩潰點(diǎn)分析    4．3．3  濾波算法去噪性能的仿真分析    4．3．4  雙重中值容錯(cuò)濾波容錯(cuò)能力的仿真分析  4．4  采樣信號(hào)的檢錯(cuò)與糾錯(cuò)    4．4．1  平穩(wěn)序列的檢錯(cuò)與糾錯(cuò)    4．4．2  非平穩(wěn)序列的檢錯(cuò)與糾錯(cuò)    4．4．3  門限參數(shù)的設(shè)定方法  4．5  小結(jié)第5章  離散時(shí)間信號(hào)容錯(cuò)重構(gòu)算法  5．1  幾種典型重構(gòu)方法簡(jiǎn)介    5．1．1  Shannon重構(gòu)    5．1．2  零階保持    5．1．3  一階保持    5．1．4  預(yù)測(cè)一階保持  5．2  二階無(wú)偏保持與二階無(wú)偏容錯(cuò)保持    5．2．1  采樣時(shí)間序列的三點(diǎn)插值    5．2．2  一步預(yù)報(bào)與二階無(wú)偏保持    5．2．3  二階保持算法的容錯(cuò)改進(jìn)  5．3  容錯(cuò)遞推預(yù)測(cè)與信號(hào)容錯(cuò)重構(gòu)    5．3．1  模型系數(shù)遞推LS估計(jì)    5．3．2  模型系數(shù)的遞推容錯(cuò)辨識(shí)    5．3．3  基于一步容錯(cuò)遞推預(yù)測(cè)的二階容錯(cuò)重構(gòu)  5．4  小結(jié)第6章  系統(tǒng)狀態(tài)的容錯(cuò)重構(gòu)  6．1  采樣故障數(shù)據(jù)模型  6．2  狀態(tài)Kalman濾波的容錯(cuò)能力分析    6．2．1  狀態(tài)Kalman濾波的抗野值能力分析    6．2．2  狀態(tài)Kalman濾波的抗模型擾動(dòng)能力分析  6．3  狀態(tài)向量M_型濾波重構(gòu)算法    6．3．1  狀態(tài)M型濾波    6．3．2  狀態(tài)M型濾波的迭代算法    6．3．3  迭代算法收斂性定理的論證  6．4  狀態(tài)向量有界影響濾波    6．4．1  過(guò)失誤差對(duì)Kalman濾波的影響分析    6．4．2  含野值樣本序列的處理對(duì)策    6．4．3  最佳■(·)函數(shù)的選取    6．4．4  仿真計(jì)算  6．5  小結(jié)第7章  系統(tǒng)巡回檢測(cè)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)  7．1  巡回檢測(cè)系統(tǒng)的處理邏輯和局限性  7．2  設(shè)定值控制系統(tǒng)容錯(cuò)巡回檢測(cè)算法    7．2．1  平穩(wěn)過(guò)程的滑動(dòng)中值巡回檢測(cè)算法    7．2．2  平穩(wěn)過(guò)程的容錯(cuò)均值巡回檢測(cè)算法  7．3  操作指導(dǎo)式控制系統(tǒng)循環(huán)容錯(cuò)檢測(cè)算法    7．3．1  自適應(yīng)巡回檢測(cè)的基本思路    7．3．2  操作指導(dǎo)信號(hào)的模型逼近    7．3．3  操作指導(dǎo)信號(hào)的容錯(cuò)濾波估計(jì)    7．3．4  操作指導(dǎo)式自適應(yīng)巡回容錯(cuò)檢測(cè)算法  7．4  操作指導(dǎo)式控制系統(tǒng)容錯(cuò)算法仿真分析  7．5  小結(jié)第8章  數(shù)字PID控制的容錯(cuò)設(shè)計(jì)  8．1  模擬PID與數(shù)字PID    8．1．1  模擬PID控制    8．1．2  數(shù)字PID控制  8．2  增量型數(shù)字PID控制算法設(shè)計(jì)與整定    8．2．1  基于一階差分與矩形積分的增量型數(shù)值PID    8．2．2  基于一階差分與梯形積分的增量型數(shù)值PID    8．2．3  基于插值微分與梯形積分的增量型數(shù)值PID  8．3  數(shù)字PID控制算法的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    8．3．1  有效偏差PID算法    8．3．2  有限偏差PID算法  8．4  小結(jié)第9章  隨機(jī)系統(tǒng)的最優(yōu)容錯(cuò)控制  9．1  最優(yōu)容錯(cuò)控制設(shè)計(jì)概述  9．2  LQG控制與Kalman預(yù)報(bào)    9．2．1  線性系統(tǒng)LQG控制    9．2．2  狀態(tài)向量的Kalman預(yù)報(bào)  9．3  狀態(tài)容錯(cuò)預(yù)報(bào)與過(guò)程容錯(cuò)控制  9．4  小結(jié)第10章  系統(tǒng)冗余與容錯(cuò)控制  10．1  計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的冗余與容錯(cuò)  10．2  冗余的典型形式和類別    10．2．1  直接冗余與硬件冗余    10．2．2  軟件冗余與解析冗余    10．2．3  數(shù)據(jù)冗余與信息冗余    10．2．4  時(shí)間冗余與通信鏈路冗余  10．3  基于冗余的主動(dòng)容錯(cuò)與被動(dòng)容錯(cuò)    10．3．1  被動(dòng)容錯(cuò)    10．3．2  主動(dòng)容錯(cuò)  10．4  幾種典型的冗余式容錯(cuò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)    10．4．1  基于硬件冗余與靜態(tài)冗余的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．2  基于功能冗余的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．3  基于自動(dòng)檢測(cè)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．4  基于自動(dòng)切換的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．5  基于自動(dòng)恢復(fù)的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．6  基于動(dòng)態(tài)冗余的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．7  基于軟-硬件混合冗余的容錯(cuò)設(shè)計(jì)    10．4．8  基于軟件N版本和塊復(fù)員的容錯(cuò)設(shè)計(jì)  10．5  小結(jié)第11章  容錯(cuò)技術(shù)在航天姿態(tài)控制中的應(yīng)用  11．1  問(wèn)題描述  11．2  姿態(tài)控制問(wèn)題的數(shù)學(xué)建模  11．3  基于有界影響辨識(shí)的姿態(tài)容錯(cuò)估計(jì)    11．3．1  隨機(jī)誤差協(xié)方差陣的容錯(cuò)估計(jì)    11．3．2  姿態(tài)角修正量和測(cè)姿固偏的最小二乘估計(jì)    11．3．3  姿態(tài)角修正量和測(cè)姿固偏的在線容錯(cuò)估計(jì)    11．3．4  飛行器姿態(tài)角的容錯(cuò)估計(jì)  11．4  基于容錯(cuò)Kalman濾波的姿態(tài)容錯(cuò)控制    11．4．1  狀態(tài)空間模型的建立    11．4．2  狀態(tài)向量的Kalman濾波算法    11．4．3  狀態(tài)向量的容錯(cuò)Kalman濾波算法  11．5  小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：（2）欠靈（failure）：一般地，失靈是指故障的極端情形或嚴(yán)重故障所引起的后果。但是，并不是所有故障都會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程失靈。一般地，故障會(huì)導(dǎo)致新的錯(cuò)誤（error）和使得被控對(duì)象處于錯(cuò)誤狀態(tài)，錯(cuò)誤又會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)功能失靈；失靈又會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生新的故障，如此往復(fù)?？紤]到研究的一般性，本文所謂的故障將涵蓋上述故障與功能性失效兩種類型，而不刻意區(qū)分失靈與故障兩術(shù)語(yǔ)之間的細(xì)微區(qū)別。（3）錯(cuò)誤（error）：此處所謂的錯(cuò)誤是指設(shè)計(jì)缺陷或背離期望的狀態(tài)，除非采用有力措施，否則錯(cuò)誤將引起故障，這些故障還會(huì)引起新的錯(cuò)誤，循環(huán)往復(fù)，誘發(fā)出更多故障或連鎖反應(yīng)。對(duì)于故障和錯(cuò)誤之間的關(guān)系，文獻(xiàn)[1]指出：諸如過(guò)程模型、數(shù)據(jù)圖表以及程序等組件的設(shè)計(jì)成品通常不會(huì)有故障，但有可能包含錯(cuò)誤。而且，當(dāng)這些設(shè)計(jì)品被用于實(shí)際機(jī)器系統(tǒng)時(shí)，可能導(dǎo)致機(jī)器運(yùn)行出現(xiàn)故障或控制過(guò)程失靈。計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的軟件產(chǎn)品與上述情況類似，錯(cuò)誤不是實(shí)體，也不會(huì)出現(xiàn)故障，但如果安裝在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算機(jī)系統(tǒng)故障。（4）過(guò)失（gross）與野值（outlier）：過(guò)失最早是出現(xiàn)在探索性數(shù)據(jù)分析[2 3l及相關(guān)領(lǐng)域，主要是指采樣數(shù)據(jù)序列中的過(guò)失誤差或包含有過(guò)失誤差的采樣數(shù)據(jù)，其表現(xiàn)形式為數(shù)據(jù)異常。對(duì)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)而言，采樣系統(tǒng)出錯(cuò)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤、傳感器故障等帶來(lái)的后果，往往是計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)序列中含有帶過(guò)失誤差的野值。關(guān)于野值的模型描述，Kunsh從采樣時(shí)間序列穩(wěn)健化研究出發(fā)，提出了野值生成模型的概念，并討論了加性野值（additive outlier，AO）模型和新息野值（innovation outlier，IO）模型下野值的特點(diǎn)，將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集合中野值劃分為孤立型、相依型和斑點(diǎn)三種類型；文獻(xiàn)從工程信號(hào)處理的角度，將離散時(shí)間數(shù)據(jù)序列野值描述為“明顯偏離大部分測(cè)量數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)變化趨勢(shì)”的少量或小部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)主體數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)變化“趨勢(shì)”，以偏離數(shù)據(jù)序列主體部分所呈現(xiàn)的“趨勢(shì)”為判別野值的依據(jù)，并明確指出異常點(diǎn)在集合中只占“小部分”（最多不超過(guò)一半），該定義不僅可涵蓋簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣情形、Edgeworth的定義和文獻(xiàn)[48]、r49]的定義，而且覆蓋了時(shí)間序列及隨機(jī)系統(tǒng)中各種類型的野值點(diǎn)情形，具有較廣泛的適應(yīng)性。值得指出的是，在國(guó)內(nèi)的統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)中，也有將Outlier譯成異常數(shù)據(jù)。嚴(yán)格地說(shuō)，野值是數(shù)據(jù)異常的一種表現(xiàn)形式，異常數(shù)據(jù)的含義比野值要寬泛一些。

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