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高斯白噪声下T-S模糊系统的传感器故障诊断
引用本文:曹新苗,方华京,王华.高斯白噪声下T-S模糊系统的传感器故障诊断[J].华中科技大学学报(自然科学版),2003,31(1):10-12.
作者姓名:曹新苗  方华京  王华
作者单位:华中科技大学控制科学与工程系
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (6 0 2 74 0 14 ),智能制造技术教育部重点实验室开放基金资助项目
摘    要:提出了一种传感器故障诊断的新方法,适用于高斯白噪声下的T-S模糊系统,利用基于T-S模糊模型的卡尔曼滤波器估计系统状态,系统的残差即测量输出与估计输出之差被用来检测和隔离传感器故障,并且推导了传感器故障隔离的充分条件,还用一个铁路拖动系统的感应发电机的例子验证了该方法的有效性。

关 键 词:高斯白噪声  T-S模糊系统  传感器  故障诊断  故障隔离  卡尔曼滤波器
文章编号:1671-4512(2003)01-0010-03
修稿时间:2002年9月11日

Sensor fault diagnosis for a T-S fuzzy system with Gaussian white noises
Cao Xinmiao,Fang Huajing,Wang Hua.Sensor fault diagnosis for a T-S fuzzy system with Gaussian white noises[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2003,31(1):10-12.
Authors:Cao Xinmiao  Fang Huajing  Wang Hua
Abstract:This paper presented a new approach for sensor fault detection and isolation in a T S fuzzy system with Gaussian white noises. The state of the system was estimated through a Kalman filtering based on T S fuzzy model. The residual or the difference between the measured output and the estimated one was used to detect and isolate sensors faults and the sufficient isolation condition was derived. The approach was illustrated by an example of the induction motor in a railway traction system.
Keywords:fault diagnosis  sensor faults  T  S fuzzy model  Kalman filtering  
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