基于滑模观测器的非线性系统故障检测与重构

 为提高控制系统的安全性和可靠性,针对非线性系统传感器的故障诊断问题,提出一种利用滑模观测器进行故障检测和重构的方法。首先引入积分变量将传感器故障转化为执行器故障,通过对执行器故障的诊断间接诊断传感器故障。针对转化后的系统构造滑模观测器,进而实现传感器故障重构。采用Lyapunov稳定性理论,证明设计的滑模观测器的稳定性。对于构造的滑模观测器,给出一种用线性矩阵不等式方法求解的简便算法。最后,对于文献中给出的非线性系统,就不同的故障类型作用在传感器上的几种情形进行仿真。仿真结果表明,所设计的滑模观测器能够准确地重构非线性系统中传感器的缓变故障和突变故障;当系统存在未知扰动时,所设计的滑模观测器也能准确地重构故障。该方法从开始就对故障进行重构,避免了产生和评价残差信号的复杂性。     

一类非线性不确定系统的滑模观测器设计及其在故障检测中的应用

研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与Walcott-Zak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

滑模观测器实现不确定系统的鲁棒故障重构

讨论了利用滑模观测器实现不确定系统的在线故障重构问题.首先应用奇异值分解,对系统进行规范化处理,设计了鲁棒滑模观测器的LMI算法,并通过非线性介入使设计观测器对系统不确定性具有鲁棒性及跟踪系统状态的收敛性;然后根据滑模观测器设计方法,利用等价输出误差介入、H∞约束优化原理以及加入输出滤波器方法,提出了执行器故障和传感器...     

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.     

基于终端滑模观测器的水下机器人推进器故障重构

研究了基于终端滑模观测器的水下机器人推进器故障重构方法.针对传统滑模观测器中状态估计误差渐进收敛而影响推进器故障重构时效性的问题,利用终端滑模所具有的有限时间收敛特性,构建终端滑模观测器以保证所有的状态估计误差在有限时间内收敛,并利用等效输出误差注入方法重构推进器故障值.通过仿真对所提方法进行有效性验证.     

执行器故障检测的神经网络观测器方法

针对一类非线性系统,提出了一种用于执行器故障检测的神经网络观测器方法·这种非线性系统具有未知非线性函数,不需要满足结构匹配条件,并且不要求系统状态可测·观测器利用神经网络器逼近系统中的未知非线性项,提高了状态估计的精度·估计的残差提供了故障检测的手段,另一方面利用自适应律进行故障的识别·基于李亚普诺夫方法,从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零·最后,仿真结果表明该方法的有效性·     

采用高阶终端滑模观测器的执行器未知故障重构

针对常规滑模观测器抖振现象易造成故障误判和漏判的不足,考虑实际系统故障信息未知的情形,提出了一种含自适应律修正的高阶终端滑模观测器执行器鲁棒故障重构方法。首先引入线性变换矩阵实现系统降维,确保状态估计不受干扰和故障的影响,并将观测器增益矩阵设计方法转化为线性矩阵不等式约束下的凸优化问题;其次考虑故障变化率上界未知的情形,在高阶非奇异终端滑模控制输入中添加了自适应律,确保滑模运动不受未知信息故障的影响,在有限时间内到达滑模面以实现鲁棒性,在此基础上给出了执行器故障重构的计算方法;最后以某飞控系统为例开展了仿真研究,结果表明所提方法能有效减小抖振,快速估计系统状态,自适应律在3s内可以实现对未知故障的自适应调节,确保准确实现执行器未知故障重构。     

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．     

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.     

基于滑模观测器的航空发动机信号重构

本文研究航空发动机控制系统中传感器的信号重构问题。针对含有建模误差等未知干扰发动机模型,考虑传感器发生故障情况下,提出了基于滑模观测器的航空发动机信号重构方法。首先通过滤波器将含有传感器故障的系统等效为含有虚拟的执行器故障的系统;然后设计滑模观测器,并设置合适的增益矩阵使得状态估计误差稳定有界、输出估计误差在有限时间内到达滑模面,保证了滑模观测器对传感器故障的精确估计,在此基础上实现航空发动机的信号重构;最后,通过MATLAB/simulink对低压转速传感器发生不同幅度的软硬故障时进行信号重构仿真并与常用的卡尔曼滤波器方法进行对比,结果验证了该方法的有效性。     

一类非线性系统的快速鲁棒故障诊断

.结合在线估计器和滑模观测器方法,基于所给出的一种新的自适应学习算法,提出了一种针对非线性不确定系统的鲁棒故障诊断方法.滑模观测器可以消除建模不确定性的影响以得到准确的状态估计,而在线估计器可以实时估计故障的大小.在此,基于李亚普诺夫函数,在理论上证明了所给出的状态和参数估计误差都是一致有界的;针对三容水箱DTS200所做的仿真实验,其结果验证了该方法的可行性.研究结果表明,由于滑模项的引入,使得该方法的故障检测时间大大缩短,其性能比Polycarpou所提出的在线估计器方法的性能要好.     

基于自适应滑模观测器的故障诊断

讨论了一类线性系统执行器故障的诊断问题.首先应用状态和输出变换,将原系统转化为两个低维子系统,再利用滑模观测器设计理论和等价控制概念重构执行器故障.考虑到实际系统中的不确定因素,上述方法推广到一类线性扰动系统,提出了基于自适应滑模观测器的故障诊断算法.最后,将所提算法应用于某型飞机模型的故障诊断.     

基于观测器的闭环系统故障检测及其在飞控系统中的应用

通过在闭环系统中加观测器,并基于实际飞行控制系统中控制器经常饱和的考虑,对执行器、反馈传感器故障进行了Matlab仿真研究.通过结果分析,提出了一种获取残差的新方法:即把控制器的输出残差和观测器的输出残差结合起来检测故障.该方法对于实际系统可能发生的各种故障更为有效,可以提高系统检测故障的性能,减小漏报率.针对一个飞行控制系统的仿真结果表明:新提出的诊断方案是有效的.     

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.     

多变量未知非线性系统容错逆控制方法

针对传统的逆系统在设计上需要精确数学模型和逆模型的解析解的限制,提出一种新的逆系统容错设计方法.该方法仅对非线性不确定系统的可逆部分求逆,通过引入鲁棒滑模观测器,对不可逆部分及执行器故障进行在线估计,从而以补偿方式在线修正逆模型并调节故障,使其在数值上精确地逼近非线性不确定受控对象的逆模型.仿真结果表明:该方法不仅对无显式的多变量未知非线性不确定系统具有良好的控制效果,对执行器故障也有较好的容错效果.     

利用滑模观测器实现基于模型的错误诊断

对非线性对象部分参数不能确定的问题，给出了检测其运动偏差的方法。根据基于模型的方法，首先用滑模观测器讨论了有Lipschitz非线性的运动系统的鲁棒性观测问题，然后给出了一个行为偏差检测的观测器框图。     

非线性系统执行器故障隔离的参数区间法探讨

对非线性系统故障隔离的参数区间法进行了研究,将非线性系统故障隔离的参数区间法加以推广,并用以解决非线性系统执行器故障的隔离问题.采用单连接机械人作为仿真对象对参数区间法在非线性系统执行器故障隔离中的有效性仿真验证,通过在单连接机器人模型上的仿真结果验证了该方法用于非线性系统执行器故障隔离的有效性.     

暖通空调系统故障诊断的故障向量空间法

为了能有效诊断暖通空调系统（ＨＶＡＣ）中可能出现的故障,保证暖通空调系统安全、节能地运行,提出了一种应用于暖通空调系统故障诊断的新方法——故障向量空间法（ＦＤＳＭ）。ＦＤＳＭ 的基本思想是通过观察一组反映系统或设备结构特性的特征值的变化来进行故障诊断。该方法于１９９５ 年１０ 月在英国牛津接受了国际能源局第２５ 子课题（ｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｎ ＨＶＡＣｓｙｓｔｅｍ ）主持的竞赛性检验,证明了这种方法的有效性和可靠性。这种方法的提出对ＨＶＡＣ系统的正常运行和节约系统能耗有较大的意义。