基于H_2/H_∞滤波器的鲁棒故障检测方法

研究受到能量有界干扰输入信号和白噪声干扰信号同时扰动情况下的线性时不变系统的鲁棒故障检测问题,提出混合H2/H∞滤波器的鲁棒故障检测的方案,设计残差产生器,利用线性矩阵不等式(LMI)来求解H2/H∞滤波器增益矩阵;在此基础上,设计了故障检测的域值,实现了对误差的鲁棒检测.最后,通过仿真实例来验证本方法的有效性.     

一种基于降维干扰解耦的鲁棒执行器故障检测与分离

针对一类伴有未知干扰的Lipschitz非线性系统,探讨了基于观测器的执行器故障检测与分离的方法.通过等价状态变换,将系统的未知干扰进行了解耦,并在此基础上提出了一种不受未知干扰影响、但对故障敏感的降维观测器设计方法.基于降维观测器输出估计误差设计出残差,使得降维观测器可以作为故障检测器用于执行器故障检测;然后,基于多观测器方法,即设计出与执行器数目相同的观测器,实现了对执行器故障分离的目的;最后,对一个大攻角状态下飞行器的简化模型进行了数字仿真,仿真结果表明所提出的方法是有效的.     

线性离散系统的鲁棒控制器综合

利用Ｋｈａｒｉｔｏｎｏｖ定理及其在离散时间域中的推广结果，针对线性离散区间对象讨论了鲁棒状态反馈控制器的设计，完成了稳定二次型鲁棒控制器综合，使得对于对象集合中的所有线性离散系统均为稳定的，且系统性能满足所给定的二次型指标，最后给出了一个算例。     

基于鲁棒观测器的电液伺服系统传感器故障检测与隔离

在电液伺服系统的故障检测中,经常会引入额外的传感器,这些传感器一旦发生故障就会对系统的运行状态产生误判;而且,电液伺服系统本身是一个典型的非线性系统,其运行过程中各种未知和时变的干扰力也会对传感器故障的检测与隔离造成影响．针对这些问题,文中提出了一个基于非线性鲁棒观测器的传感器故障检测与隔离方案,采用非线性鲁棒观测器来对电液伺服系统的非线性及未知干扰进行处理,并采用线性矩阵不等式协助设计观测器以方便求解;对于传感器故障的隔离,采用观测器组结合逻辑判断的方式．文中还通过仿真和实验对所提出的故障检测与隔离方案进行了验证,并根据实验数据的特征设计了自适应阈值对传感器故障进行了故障决策,结果证明所提出的故障检测与隔离方案是有效的．     

基于H∞理论的中立型时滞系统鲁棒故障检测

基于观测器方法研究了一类具有不确定扰动的中立型时滞系统的鲁棒故障检测问题。应用H∞控制理论给出了带记忆观测器的鲁棒渐近稳定条件,并研究了基于线性矩阵不等式的观测器增益阵设计方法。利用所设计的故障检测观测器可使获得的故障检测残差在对不确定扰动具有抑制水平γ的同时,对故障信号具有L2增益ρ,从而体现了残差对不确定扰动的鲁棒性和对故障信号响应的灵敏度。仿真算倒表明,运用该方法进行鲁棒故障检测是有效的。     

基于H∞滤波器的离散时滞系统鲁棒故障检测方法

针对一类具有不确定性的离散时滞系统,基于H∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题。利用H∞控制理论得到了系统的故障检测滤波器设计方法。证明了故障检测残差对不确定性具有H∞范数界的鲁棒性,给出了滤波器参数设计方法。仿真示例验证了该方法的有效性．     

存在输入时滞的非线性离散系统的鲁棒镇定

针对一类存在输入时滞的非线性离散系统,研究其鲁棒镇定问题。假设输入时滞是时变的,其上下界已知,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法和Finsler引理,得到了鲁棒镇定控制器存在的时滞依赖充分条件。控制器参数可通过求解带有线性矩阵等式约束的线性矩阵不等式得到。数值例子说明了该方法的有效性。     

离散系统的鲁棒自适应控制

本文提出一种鲁棒间接自适应极点配置控制器，它利用相对死区技术使得控制器对一类未建模动态误差和恒定了界扰动具有鲁棒性。文中详细地分析了闭环系统的稳定性和收敛性，找到了保证佤渐近稳定的充分条件。     

线性参数变化系统的鲁棒故障估计

针对仿射参数变化系统,研究了鲁棒H∞故障估计问题。基于增益调度的思想,提出了一种鲁棒H∞故障估计器设计方法,该方法所设计的故障估计器与对象具有相同的参数依赖性,而且可以通过线性矩阵不等式进行求解。文中通过实例展示了设计的全过程,仿真结果表明本文所给出的方法能够有效地处理一类参数变化系统的故障估计问题。     

一类未知输入系统的降维观测器设计

在观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统,探讨了一种降维观测器设计的问题.基于输出对未知输入相关度的概念,构造辅助输出,使得匹配条件得以满足.在假设辅助输出可测时提出了一种降维观测器的设计方法.实际上,辅助输出不完全可测,使用高增益观测器观测的辅助输出估计值代替辅助输出设计降维观测器.状态估计误差在特定的封闭球体内最终一致有界,通过改变观测器参数可以调节封闭球体的半径.对一个五阶系统设计降维观测器,仿真结果表明, 降维观测器和滑模观测器具有同样良好的观测效果.
     

基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

Lipschitz非线性系统未知输入观测器设计

针对观测器匹配条件不满足情况下的Lipschitz非线性系统状态估计和未知输入重构问题,提出了一种未知输入观测器设计方法.首先,通过构造辅助输出向量,突破了观测器匹配条件的限制,并设计高阶、高增益滑模微分器实现对辅助输出向量及其微分的精确估计;之后,在辅助输出及其微分精确估计的基础上,设计具有滑模控制律和自适应调节律的自适应鲁棒滑模观测器,并提出了一种未知输入重构方法.该观测器设计方法不需知道Lipschitz常数,其大小可通过自适应调节律调节,且信息重构具有避免直接使用系统输出微分的优点.仿真结果表明,所设计的未知输入观测器不仅在观测器匹配条件不满足情况下可以实现对状态的渐进估计以及对未知输入重构之目的,而且自适应调节律能够在约5 s时间内实现对Lipschitz常数的自适应调节.     

一种迭代未知输入观测器设计

针对具有未知输入的线性系统讨论了基于迭代控制思想的未知输入观测器设计方法.针对每一步迭代,由于当前未知输入已知,因而可以通过设计常规的Luenberger观测器得到当前步的状态估计和输出估计.在此基础上采用D-型迭代学习控制的思想,通过当前输出步误差和未知输入估计值提出下一步的未知输入的迭代估计方法,并利用此次未知输入估计值再次设计Luenberger观测器估计下一步的状态.之后,对迭代算法的收敛性进行了分析,并给出了迭代算法收敛的充分条件.最后,对一个实际模型进行仿真,验证了算法的有效性.     

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.     

未知输入观测器组的航空发动机分布式控制系统传感器解析重构控制

针对具有控制时延和未知干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了一类基于未知输入观测器组的传感器解析重构控制方法。每一未知输入观测器与传感器一一对应,其输入为控制量和其他传感器信息,输出即为对应传感器发生故障时的重构信号。以航空发动机小偏离状态空间模型为研究对象,推导了用线性矩阵不等式表示的未知输入观测器存在的充分条件,当给定控制器增益时,可求解出任一未知输入观测器的参数矩阵,通过迭代即可设计出所有未知输入观测器。仿真表明:当传感器发生故障时,采用观测器的估计值代替故障传感器的信号作为状态反馈,在不同的干扰作用下,系统均具有较好的动态响应,观测器能对外部干扰完全解耦,且不受故障传感器影响,能对故障传感器实现有效重构。     

基于高增益近似微分器的执行器故障重构

针对一类伴有外界干扰的线性系统,探讨了执行器故障重构的问题．首先,使用高增益近似微分器得到输出导数的估计值．然后,构建一种未知输入观测器,实现对外界干扰和执行器故障解耦,可以渐近跟踪系统的状态．基于状态和输出导数的估计值,使用代数方法可以直接重构系统的执行器故障．仿真结果表明,所提出的方法是有效的．     

基于观测器的不匹配未知输入系统的滑模控制

对具有不匹配时变未知输入的线性系统,研究了基于观测器的滑模控制器设计方法.首先,设计了一种与控制输入无关、能直接抵消未知输入影响的降维观测器.通过该观测器估计系统状态,并提出了一种未知输入代数重构方法,进而利用高增益滑模观测器给出了未知输入一阶微分的渐近估计方法.最后,提出了一种基于系统状态估计、未知输入重构及未知输入一阶微分估计滑模控制器新的设计方法,并通过仿真分析,论证了该方法的可行性和正确性.     

含未知输入的线性离散系统的状态观测器

研究了含未知输入的线性离散系统的全阶状态观测器,给出了观测器存在的充要条件和设计方法设计一个干扰解耦观测器,用观测器的状态与系统输出估计线性离散系统的状态.