1.一种基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，基于预先搭建的两体波能转换器系统实现，两体波能转换器系统包括浮子系统、柱体系统以及动力传输模块；

其特征在于，所述基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法包括如下步骤：步骤1. 建立两体波能转换器的状态空间模型，分别设计两种自适应律消除执行器卡死和失效故障，以降低执行器故障对两体波能转换器的不利影响；

步骤2. 设计一组迭代学习控制器，利用多个跟踪误差和当前批次之前几次的输入信息，更新当前批次的控制输入，从而在有限迭代次数下对期望输出进行零误差跟踪；同时通过迭代过程更新两种自适应律，以调整和消除故障；

步骤3. 借助Lyapunov函数计算保证闭环故障波能转换系统渐近稳定的 性能指标和容错控制器增益，建立两体波能转换器的故障容错控制器；

步骤4. 利用故障容错控制器实现对具有执行器卡死故障和执行器失效故障的两体波能转换器的控制，并保证闭环故障波能转换系统具有 性能的渐近稳定性。

2.根据权利要求1所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤1中，浮子系统和柱体系统的动力学模型如下：；

其中， 和 分别表示浮子和柱体的质量； 表示动力传输模块的控制输入；

和 分别表示浮子和柱体受到波浪激励力； 和 分别表示浮子和柱体的辐射力；

和 表示耦合辐射力； 表示流体静力； 表示将两体波能转换器固定在海底的非线性系泊力； ， ， ， ， ；使用线性近似方法表示非线性系泊力 ； 和 分别表示浮子和柱体的位置； 和 分别表示浮子和柱体的速度， 和 分别表示浮子和柱体的加速度； 和 分别表示在无穷频率下的浮子和柱体的附加质量； 和 分别表示浮子和柱体的传导力，基于流体力学原理得到 ； 和 分别表示静水刚度和系泊刚度； 和 分别表示浮子和柱体的辐射阻尼系数。

3.根据权利要求2所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤1中，定义两体波能转换器的状态空间模型的状态向量为，并假设整个状态是能够测量的，得到如下状态空间模型：；

其中， 表示列矩阵， 表示测量输出， 、 、 、 均为系统矩阵；

；

；

；

；

并且 ， ， ， 。

4.根据权利要求3所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤1中，针对执行器故障的连续时间波能转换系统设计如下：；

其中， 表示状态向量，并且满足 ； 表示扰动输入， 表示迭代次数； 、 、 、 和 表示系统矩阵，并且 ，， ， ； 、 和 表示误差控制器， 表示执行器失效故障容错控制器， 表示执行器卡死故障容错控制器； 和 表示单位矩阵； 和 表示常数向量；

，其中 表示执行器失效故障，并且满足， ， ， 表示故障分布参数，表示故障 数量， 表示失 效故障 下限， 表示 失效故障 上限；当时， 表示执行器卡死故障， 和 表示卡死故障代号。

5.根据权利要求4所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤1中，同时存在执行器失效故障和执行器卡死故障的波能转换系统如下：；

其中：

， 表示单位矩阵；

；

；

；

表示测量输出， 、 、 和 表示系统矩阵；

输入 、波浪激励力 和 分别由变量 、 和 表示。

6.根据权利要求5所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤2中，定义如下参考系统：；

其中， 表示参考系统状态， 表示参考系统扰动输入， 表示参考系统期望输出， 、 和 表示系统矩阵；

定义跟踪误差为 ；

根据 与 之间的迭代关系，定义：；

；

；

；

；

；

其中， 、 、 、 、 和 分别表示变量 、 、 、 、 和 的迭代变化；

设计如下基于迭代学习的自适应容错控制器：；

其中：

；

；

；

、 和 表示迭代学习增益， 表示自适应增益； 表示单位矩阵；

根据 ，定义 是 的估计；

得到估计误差 为： ，并且， ； 表示

对 的估计，得到估计误差 为 ；

给定 ， ， ，则 和 通过以下自适应律进行更新：

；

；

其中：

；

其中， 表示投影算子， 表示待计算的Lyapunov矩阵， 表示正定对称矩阵。

7.根据权利要求6所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤2中，同时包含执行器卡死故障和执行器失效故障的闭环波能转换系统如下：。

8.根据权利要求7所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤3中，构造Lyapunov函数如下：；

定义 是 的弱无穷小算子，得到：；

其中， 表示目标对象本身与其转置的和；借助Lyapunov函数计算保证闭环故障波能转换系统渐近稳定的 性能指标和容错控制器增益。

9.根据权利要求8所述的基于迭代学习的两体波能转换器故障容错控制方法，其特征在于，所述步骤3中，性能指标函数构造为如下公式：；

其中， 表示 性能指标；

迭代学习增益和自适应增益计算结果分别为：， ， ，

；

其中 、 、 、 、 和 为矩阵，并且 ，； ， ， ， ，

， 。