多变量过程传感器故障检测的SVM方法

提出一种适用于具有纯滞后多变量过程的传感器故障检测方法.该方法结合支持向量机回归算法与数据驱动的信息融合技术,给出一种采用广义支持向量机观测器的传感器故障检测、分离和数据恢复系统的架构.每个关键传感器都配置一个由过程输入和除被监视传感器之外的过程输出共同驱动的观测器,对传感器实际输出与观测器输出进行了比较,并对数据的有效性进行了确认.多组分精馏塔系统实验表明,该方法能够对过程传感器故障进行检测,并且具有较好的鲁棒性.     

基于几何方法的控制系统故障检测与隔离算法

本文针对控制系统的模型具有不确定性及易受干扰影响的情况,提出一种控制系统最优故障检测与隔离算法。首先,利用不可观测子空间的概念,将故障分割到不同的子空间,实现故障间的解耦。在故障检测与隔离滤波器存在可行解的条件下,构造残差,使其仅对某种特定故障可观测,而对其他故障均不可观测,实现残差对故障的隔离。之后利用H∞技术,抑制干扰对残差的影响,既提高了残差对特定故障的灵敏性,又增强了对干扰的鲁棒性。最后,通过仿真实例验证了所提方法的有效性。     

基于时间冗余的一致空间法在故障检测及隔离中的应用

研究基于时间冗余的一致空间法在线性时不变系统故障检测及隔离中的应用.指出系统在某一时刻某个故障在一致空间中位于固定方向.通过选取最优转换矩阵,将这一方向与其它因素在一致空间中所在方向相分离,提出一种故障隔离的方法.仿真实验表明,在传感器、执行器和元件均可能发生故障并且系统存在未知输入的情况下可实现故障检测及隔离.     

一种改进的故障检测算法在组合导航中的应用

为提高组合导航系统的容错性能,实时检测滤波器处理测量信息的有效性,针对组合导航系统突变故障的检测问题,提出了相应的改进算法. 该算法不仅对系统层面上进行故障探测,而且对故障进行定位和隔离,分析了作为假设检验量的标准化残差之间的相关性强弱对故障正确定位的影响,由此对基于标准化残差的故障检测与隔离算法进行了改进,实现子系统内部故障的正确定位与隔离. 实验结果表明,改进的算法能够更有效地利用多余观测量,从而提高组合导航系统的稳健性.      

一种采用驱动隔离的宿主机可靠性方法

针对虚拟化环境下宿主机中的驱动程序故障容易造成宿主机及其虚拟机崩溃的问题,提出了一种采用驱动隔离的宿主机可靠性方法.该方法基于StyleBox架构的保护域功能,将其扩展用于复杂接口的驱动程序的隔离,包括:为驱动和内核的复杂交互接口建立包装函数,从而限定驱动程序运行在保护域中;为驱动程序提供私有内存,以保证驱动程序能够在保护域内正常运行.实验结果表明:在利用该方法修改的Linux2.6.28.10宿主机内核中,对于随机注入网卡驱动并造成内核破坏的错误,该方法可以有效检测90.63％的注入错误,并成功隔离67.5％的注入错误,防止了驱动故障传播到宿主机内核,提高了宿主机的可靠性.     

分布式网络环境下系统跳变执行器故障诊断

针对存在输入干扰的分布式网络环境下系统跳变执行器故障问题,建立了连续时间马尔可夫跳变执行器故障系统模型,并设计了残差生成器.对于多系统网络传输下存在系统跳变的情况,首先在空间几何方法中的不可观测子空间以及空间分割投影运算基础上,运用H∞优化技术和线性矩阵不等式(LMI)方法完成残差生成器参数求解,实现残差对输入的解耦以及与故障的对应关系,并通过残差输出值与预设阈值对比来确定系统中的故障情形,最终完成分布式网络下系统跳变的执行器故障检测与隔离.通过仿真实验验证了算法的有效性.     

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.     

基于高斯受限玻尔兹曼机的非线性过程故障检测

针对非线性工业过程,提出了一种基于高斯受限玻尔兹曼机(GRBM)模型的故障检测方法.该方法从海量过程数据中提取出GRBM隐层特征信息,通过隐层特征再构建出重构数据,并依据重构误差在残差空间中构建检测统计量,形成了非线性过程故障检测算法.仿真结果表明,基于GRBM的故障检测方法不仅比传统的核主元分析(KPCA)方法具有更好的故障检出率,并且针对大数据量问题具有更强的处理能力.     

一种在线检测与预测传感器故障的方法研究

分析了人工神经网络和模糊逻辑，并结合二者各自的优势，针对传感器故障检测的特点，提出一种对传感器故障在线检测与预测的方法。该方法采用在线学习训练网络，并给出传感器的预测信号，对传感器是否发生故障做出检测，仿真实验证明，该方法对传感器的故障能在线做出准确的检测，同时隔离故障传感器并为系统和设备提供临时的预测信号。     

基于导弹LPV模型的故障检测滤波器

研究了导弹竖直平面动力学LPV模型的故障检测和隔离滤波器的设计问题.LPV故障检测滤波器利用几何控制的概念,是基于线性时不变系统的故障检测滤波器的扩展.建立了用于LPV故障检测滤波器设计的导弹模型以及导弹舵机执行器和角速度传感器的故障模型,在此基础上设计了一组FDI滤波器来检测和隔离这些故障.仿真结果验证了这组FDI滤波器的有效性.