不确定系统的时滞观测器控制

分析了时滞观测器控制的基本算法,给出时滞观测器控制系统的结构。时滞观测器是利用系统过去的状态信息、状态变化的信息以及过去的激励信息来估计当前系统存在的不确定性、外部扰动。仿真结果表明,时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及所受的外部干扰。     

非线性广义系统传感器故障估计方法

随着工业控制系统对可靠性的要求日益提高,故障诊断显得越来越重要。当系统存在干扰且干扰上界未知时,有效地对系统中的传感器故障进行估计,需要进一步的研究。为此,针对传感器故障为常值突变故障或缓慢变化故障的情况,研究了一类含外部干扰的非线性广义系统的传感器故障估计问题,提出了一种基于增广状态观测器的传感器故障估计方法。通过状态重构将传感器故障作为增广状态的一部分,构造出一个新的广义系统并设计增广状态观测器,使其能够同时对原广义系统中的状态和传感器故障进行估计;考虑到系统中的干扰项,根据李雅普诺夫稳定理论并结合线性矩阵不等式(LMI)方法,分两种情形给出了估计误差系统渐近收敛的充分条件,保证了可以对原系统中的故障进行渐近估计;通过仿真算例验证了增广观测器对传感器故障估计的有效性,表明了所提方法的可行性。     

基于小波最优重构尺度的AUV推进器故障检测方法

针对采用传统小波方法检测外部干扰下自主式水下机器人(AUV)推进器故障时存在的故障检测灵敏度较低问题,提出一种基于小波最优重构尺度确定的AUV推进器故障检测方法,基于小波Shannon熵的小波最优重构尺度确定方法确定离散多层小波分解后细节系数的最优重构尺度,目的是滤除外部干扰等与故障无关信号,并选择故障信息含量最多的最佳重构尺度进行小波单支重构以识别AUV推进器故障特征.AUV实验样机水池实验结果表明,与传统小波方法相比较,所提方法故障检测灵敏度提高了27.78%.     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

带可控串补和可调电抗器输电线路纵联保护新原理

提出了一种适用于带可控串补和可调电抗器输电线路的故障分量综合阻抗纵联线路保护新原理.利用故障时线路两端故障分量电压相量和与故障分量电流相量和的比值,来判断线路上是否发生了故障.在外部故障时,该比值反映输电线路上的容抗,其模值较大,内部故障时,该比值反映系统电源阻抗和线路阻抗,其模值相对较小,据此可以区分线路上的内部和外部故障.新原理易整定,本身具有选相能力,不受电容电流的影响,不受可控串补电容以及可调电抗器的影响,耐受过渡电阻能力强.利用中国电力科学研究院西北750 kV系统动模系统参数验证了原理的有效性.     

随机扰动下混合时滞混沌系统自适应同步

基于自适应同步原理,同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机扰动,研究了一类具有混合时变时滞的混沌神经网络的同步问题.利用随机微分方程理论,lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)的方法,设计自适应控制器.研究表明本方法能有效地克服干扰对同步所造成的破坏,实现良好的同步效果.最后,数据仿真证明了所给方法的有效性.     

基于代数方法的全维故障检测观测器设计

针对伴有不匹配未知干扰的线性时不变系统,将全维观测器的设计方法和未知干扰建模技术相结合,设计出对未知干扰解耦的故障检测观测器.首先,采用代数建模技术将匹配未知干扰从未知干扰中分离出来,剩余的干扰部分即为不匹配未知干扰;然后,依据先验知识对不匹配未知干扰代数建模,构建出一个满足秩条件的增广系统;最后,针对增广系统,设计全维故障检测观测器,并构造对未知干扰鲁棒且对故障敏感的残差.将所提方法应用于一类垂直起降直升机系统,并对系统模型进行仿真.仿真结果表明所提出的全维故障检测观测器是有效的.     

MPLS VPN路径故障的本地恢复研究

MPLS VPN作为当前主流的VPN,对其路径故障恢复的研究是当前研究的重点.本文分析了路径故障恢复的相关理论,并用OPNET网络仿真软件对场景建模仿真,表明当MPLS VPN网络发生故障时,通过预先建立备份路径,使用本地修复可以使故障恢复的时间短,数据丢失量低,使VPN业务所受的故障干扰少.     

非线性系统执行器故障检测及重构

针对受到外部干扰的利布希茨非线性系统,讨论了一种观测器匹配条件不满足下的基于观测器的执行器故障检测方法.通过构造辅助输出,使得匹配条件针对该辅助输出得以满足;通过一高阶滑模观测器,不仅估计出辅助输出,还估计出它的微分.基于高阶滑模观测器,提出了一种执行器故障重构的方法.通过引入一个自适应调节项,对利布希茨常数进行自适应性调节,从而设计中无需知道利布希茨常数的大小.最后通过一个3阶系统的仿真,表明了方法的有效性.     

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

一类具有未知干扰的Markov跳变系统故障检测

针对一类具有未知扰动的Markov跳变系统的故障检测问题，设计出了系统的优化故障检测观测器．通过对系统进行重构，获取了包括未知扰动、建模误差等未知输入信号和故障信号的残差动态特性，分别选取残差的扰动信号和故障信号的能量范数指标来体现其对扰动的抑制作用和对故障的灵敏性，并将故障检测观测器的设计描述为一个优化问题．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了故障检测观测器有解的充分条件，提出了优化设计方法．所设计的观测器使系统具有随机稳定性，抑制干扰能力强，满足所给的范数指标．仿真算例结果表明，在故障发生时，优化观测器可以很灵敏地检测出故障，并能将未知扰动对残差的影响有效地抑制在给定的范围内。     

基于传感器最优配置的故障检测观测器设计

提出一种基于传感器最优配置的故障检测观测器设计方法．针对线性时不变动态系统，给出了故障检测观测器设计问题以及基于传感器最优配置的故障检测观测器设计问题的描述．通过最优地选择测量变量，使满足系统测量成本最低的情况下，达到对故障具有尽可能大的灵敏度，而同时对未知输入信号的影响具有尽可能强的鲁棒性目标．仿真算例说明了设计方法及算法的有效性．     

A Robust Fault Detection and Isolation Scheme Based on Unknown Input Observers for Discrete Time-delay System with Disturbance

This paper proposes a robust fault detection and isolation （FDI） scheme for discrete time-delay system with disturbance. The FDI scheme can not only detect but also isolate the faults. The lifting method is exploited to transform the discrete time-delay system into the non-timedelay form. A generalized structured residual set is designed based on the unknown input observer （UIO）. For each residual generator, one of the system input signals together with the corresponding actuator fault and the disturbance signals are treated as an unknown input term. The residual signals can not only be robust against the disturbance, but also be of the capacity to isolate the actuator faults. The proposed method has been verified by a numerical example.     

带扰动的线性系统微小故障早期诊断方法

针对带有未知扰动的线性系统微小故障的早期诊断,提出一类综合自适应滑模观测器方法,使得该观测器既能估计微小故障又能对未知扰动有强鲁棒性.将线性系统通过坐标变换解耦为两个子系统,其中:一个子系统与扰动无关,对其设计自适应观测器,实现对微小故障的检测;另一个子系统既受未知扰动又受微小故障的影响,对其设计滑模观测器,以消除未知扰动的影响,从而保证系统的强鲁棒性.通过四旋翼直升机模型验证了所提出的综合自适应滑模观测器微小故障早期诊断检测算法的有效性.     

降价观测器存在条件及在故障检测与诊断中的应用

研究含有广义未知输入的线性系统降价观测器存在条件.利用广义逆矩阵并构造辅助系统,将降价观测器的存在条件转化为判断辅助系统的可镇定性.通过将含有未知输入的线性系统化为含有广义未知输入系统的标准形式,将降价观测器应用于故障检测及诊断.通过在一套电气伺服系统中的仿真表明,该方法在多个故障同时发生时,可迅速实现故障检测与诊断.     

传感器和执行器故障检测与隔离方法

设计构造一种基于观测器的故障检测与定位方法,该方法对多输入多输出随机系统中传感器和执行器同时发生的故障或分别发生的故障进行检测和定位.为确定故障位置,先将原系统按传感器个数划分成若干子系统,使每个子系统与特定的传感器故障不相关而与其他传感器故障相关,再为每个子系统设计一个观测器,使其对特定的执行器故障不敏感而对其他执行器故障的敏感度最大.由此,利用观测器的信息统计量,经逻辑判别便可确定系统中传感器或执行器故障位置.     

基于小波分解和重构的暂态选线与扰动识别

在小波分解和重构理论的基础上,提出了基于故障暂态电流α模分量突变量的故障选线方法。根据小波理论善于处理突变信号的特点,利用小波理论对暂态电流、电压信号进行分析,由分解后的小波系数构成综合故障测度进行选线,小波重构信号则对故障和扰动进行识别。大量的仿真试验证明,提出的选线方法可以很好地对故障线路进行选择,同时不受扰动影响。     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

单相自动重合闸永久性故障识别新方法研究

提出一种识别高压输电线路单相接地故障类型的新方法.高压输电线发生单相接地故障,两侧断路器完全开断后,从线路首端检测线路对地电流,瞬时性故障时为很小的本线路电容电流;永久性故障时为较大的电磁耦合电流.通过检测故障线路对地电流的大小实现短路故障类型的判断.该方法可有效识别单相接地短路故障类型,有一定耐过渡阻抗影响的能力,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种基于RBF神经网络的传感器故障诊断方法

针对传感器故障，提出了一种基于RBF神经网络的集成故障诊断方法，用RBF神经网络建立传感器故障模型，对系统的状态和故障参数进行在线估计，然后将故障参数与修正的Bayes分类算法（MB算法）相结合，进行传感器故障在线检测、分离和估计。对连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真结果表明，该集成故障诊断方法能够对多重传感器进行故障进行快速准确的分离和估计，并对传感器故障具有容错性。