控制系统故障检测与诊断技术的最新进展

对故障检测与诊断(FDD)技术在控制领域的最新进展进行了综述,内容主要包括三类基本方法,即:基于解析模型的FDD、基于信号处理和基于知识的故障检测与诊断方法。重点评述了近年来发展起来的信息融合方法、多Agent方法、鲁棒故障检测、网络控制系统的故障诊断等。最后介绍了故障检测与诊断技术在控制系统中的若干应用成果,并指出尚待解决的主要问题和值得进一步研究的方向。     

航天仿真技术的现状及展望

航天仿真是系统仿真技术与航天工程相结合的产物。本文综述了航天仿真技术的发展历程,介绍了卫星在轨运动的可视交互仿真、多星管理的分布交互仿真、空间飞船任务的虚拟现实仿真等几个方面的最新动向,并提出了关于测发系统仿真、航天仿真的集成与智能化、虚拟现实与遥科学相结合的双回路实验框架等的几点思考。     

IP网路由故障的产生与仿真检测

IP网路由故障的检测与诊断是计算机网络领域一个很值得研究的问题。通过详细分析IP网中可能产生路由故障的几种原因,提出了一种利用现代网络仿真技术为工具来准确检测和定位IP网络中路由故障的新方法,并对这种方法的有效性进行了评估和分析。     

基于系统仿真的故障检测与辨识技术研究

将系统仿真技术应用于故障检测与诊断 ( FDD) ,提出了通过实测信息的在线交互解决理论轨线偏差的思想 ,建立了基于系统仿真的 FDD逻辑结构 ,针对 MIMO系统和线性动态 -测量系统构造了具有良好统计性质的故障辨识算法 ,为故障检测、故障辨识、故障时间确定和故障模式识别提供了新的技术途径 .本文的思想和方法不但可用于 CVDS的故障检测与诊断 ,对大规模复杂系统故障分析也具有供鉴和参考价值.     

基于动态模拟的化工过程故障诊断

化工过程中的故障检测与诊断多通过对历史数据和知识的分析来进行.提出了一种新的故障检测与分析方法,利用动态模拟来监测化工过程,并在过程发生异常时及时进行故障诊断.这种方法所针对的是可由动态模型内部参数来表征的一类故障,这些参数可通过动态模型的在线校正获得.该方法不需要设计观测器来估算过程的不可测变量,还可以将故障检测和诊断任务同时进行.该方法被应用于了重力水箱系统和庚烷芳构化反应器系统,并同传统的参数估计方法进行了比较.     

基于随机网络模拟的航天项目风险分析和评估

鉴于各种不确定性因素对航天三项关键参量(战术技术指标,进度和费用)影响的重要性,应用随机网络理论和方法,建立了航天项目研制过程的随机网络模型,对航天项目进度风险和费用风险进行了定量化分析和研究。以一个典型航天项目为例,构建了其研制过程每一阶段的随机网络模型,并进行了求解和分析,得出了富有价值的建设性结论。     

基于冗余惯性组件故障诊断方法的比较研究

介绍了几种常用的故障诊断方法:广义似然比法(GLT)、均值检验法,以及局部估计方法。以六陀螺冗余惯性组件为平台,验证了这几种方法在检测小故障时实际应用的不同效果,分析了影响各自检测能力及故障时延的原因及在工程应用中的优缺点,并对小故障检测能力、故障检测时延和实时计算量这几项指标进行了比较研究。     

飞船系统的故障机理分析

为了研制开发飞船系统故障诊断知识处理系统［１,２］,本文讨论了对飞船进行诊断问题求解时经常涉及到的几个基本概念——征兆、故障、故障判据、故障模式、故障模型和故障机理的区分和联系,并把故障与故障模式、故障模型以及故障机理在概念上进行了一般化处理     

空调箱传感器故障在线检测和诊断新方法

针对空调箱的温度、流量等传感器进行固定偏差和漂移故障的检测与诊断,提出了一种基于统计学的方法进行在线的故障检测和诊断。主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测。联合角度法改进了传统的贡献图的诊断方法,通过对故障库中的故障知识的利用,能够在线的分离出发生故障的传感器。     

液体推进剂导弹全动力系统动态故障仿真(二)

为了分析其故障特性和获取各种动态故障模式,采用性能优良的Runge-Kutta-Fehlberg(R-K-F)方法求解动态故障模型方程,仿真液体推进剂导弹(液体导弹)动力系统全系统动态故障。对已发生过或可能出现的故障形式,进行了过渡过程动态故障模拟计算和特性分析,获得了动力系统全系统动态故障模式库。计算结果表明,所建模型正确合理,数值模拟计算方法满足要求。该研究开辟了导弹动力系统动态过程故障分析、检测和诊断方法的新途径。     

一类不确定线性系统容错保成本控制器设计

考虑了具有参数不确定性的线性定常系统,研究了带有执行器故障和不确定性扰动的保成本容错控制问题。在考虑更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,给出了系统鲁棒稳定及容错保成本控制器存在的充分条件。通过求解代数Ricatti方程完成动态反馈控制器的设计。仿真实例验证了所得结果的可行性。比较不考虑故障的控制器与考虑故障的容错控制器的控制效果,进一步说明了对系统进行容错控制的必要性。     

LMI approach to reliable H∞ control of linear systems

The reliable design problem for linear systems is concerned with. A more practical model of actuator faults than outage is considered. An LMI approach of designing reliable controller is presented for the case of actuator faults that can be modeled by a scaling factor. The resulting control systems are reliable in that they provide guaranteed asymptotic stability and H∞ performance when some control component (actuator) faults occur. A numerical example is also given to illustrate the design procedure and their effectiveness. Furthermore, the optimal standard controller and the optimal reliable controller are compared to show the necessity of reliable control.     

LMI approach to reliable H∞ control of linear systems

The reliable design problem for linear systems is concerned with. A more practical model of actuator faults than outage is considered. An LMI approach of designing reliable controller is presented for the case of actuator faults that can be modeled by a scaling factor. The resulting control systems are reliable in that they provide guaranteed asymptotic stability and H_∞, performance when some control component (actuator) faults occur. A numerical example is also given to illustrate the design procedure and their effectiveness. Furthermore, the optimal standard controller and the optimal reliable controller are compared to show the necessity of reliable control     

An Improved Sensor Fault Diagnosis Scheme Based on TA-LSSVM and ECOC-SVM

Monitoring the operational state of sensors promptly and the accurate diagnosis of faults are essential. This paper proposes an improved fault diagnosis scheme for sensors, which includes both fault detection and fault identification. Firstly, trend analysis combined with least squares support vector machine (TA-LSSVM) method is proposed and implemented to detect faults. Secondly, an improved error correcting output coding-support vector machine (ECOC-SVM) based fault identification method is proposed to distinguish different sensor failure modes. To demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, experiments are conducted with an MTi-series sensor, and some comparisons are made with other fault identification methods. The experimental results demonstrate that the proposed fault diagnosis scheme offers an essential improvement with detection real-time property and better identification accuracy.     

ToMFIR-based fault detection approach in frequency domain

This paper is to explore further results for total measurable fault information-based residual (ToMFIR) approach to fault detection in dynamic systems. The ToMFIR contains the essential fault information and remains unaffected by control actions in a closed-loop system. It is composed of controller residual and output residual and some of further results are developed in frequency domain. Besides the ability of detecting actuator and sensor faults, it is able to detect faults/failures resulting from the computer used for control purpose that generates control signals. Currently, all of existing fault detection schemes cannot achieve the same task at all. A practical DC motor example, with a PID controller, is used to demonstrate the effectiveness of the ToMFIR-based fault detection. A comparison with the standard observer-based technique is also provided.     

Diagnosis of process faults and sensor faults in a class of nonlinear uncertain systems

This paper presents a fault diagnosis method for process faults and sensor faults in a class of nonlinear uncertain systems.The fault detection and isolation architecture consists of a fault detection estimator and a bank of adaptive isolation estimators,each corresponding to a particular fault type.Adaptive thresholds for fault detection and isolation are presented.Fault detectability conditions characterizing the class of process faults and sensor faults that are detectable by the presented method are derived.A simulation example of robotic arm is used to illustrate the effectiveness of the fault diagnosis method.     

基于电压增量的非线性模拟电路软故障诊断

基于节点电压增量关系方程理论,根据高阶故障对低阶故障的覆盖性,并结合替代原理,提出了一种可以诊断非线性模拟电路软故障的字典法,将仅应用于线性模拟电路软故障诊断的方法推广到了含有少量非线性元件的模拟电路。将非线性元件作为一个整体,利用节点电压增量关系方程的线性相关系数作为统一故障特征,实现了电路中非线性元件和线性元件集的硬故障、软故障、单故障和多故障的诊断。给出了含有单个或多个非线性元件的电路诊断方法,并用最小距离法对容差做了相应的处理,最后通过仿真实例证明了该诊断方法的有效性。     

基于非线性和测试覆盖率的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型一般假设故障是独立的,且检测到的故障能够被排除。但在工程中,一些检测到的故障可能无法排除,在排除过程中也可能会引入新的故障。考虑上述因素,本文假设故障的引入过程与时间呈现非线性关系,通过测试覆盖率函数来表示软件故障检测率,建立了基于非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process, NHPP)的软件可靠性增长模型。为规避参数估计过程中模型函数导数连续性和存在性的限制,应用一个自适应变化的实值遗传算法进行计算。最后通过一个真实软件失效数据集对模型参数进行计算,利用不同的评价准则将所提模型和现有模型进行比较,说明所提模型的优越性和准确性。     

考虑多种真实情况的软件可靠性增长模型

进行软件可靠性评估主要通过构建软件可靠性模型实现。软件可靠性模型通常给出被检出的故障可以立即被排除,并且不会有新的故障被引入的假设,这与实际的检错过程是不相符的。针对以上假设条件,提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型将软件的检错过程和排错过程作为两个独立的非齐次泊松过程分别进行建模,并将软件中存在的故障数看作是一个变化的函数,该函数包括软件中初始故障及引入的故障。在两个数据集上进行相应实验证明,较之其他模型,新建模型的拟合和预测效果更好。     

基于Gibbs抽样的诊断贝叶斯网络模型评估方法

贝叶斯网络模型应用到故障诊断之前,必需对模型的正确性、故障诊断率、故障隔离率等进行全面的分析评估。通常的评价方法是用基于标准案例的测试程序对模型进行测试,但这些案例毕竟是有限的,不能穷尽所有情况。提出一种基于Gibbs抽样的诊断模型评估方法,不需要特殊的诊断案例,该方法采用等概率故障注入算法,自己产生测试案例,仿真故障传播和故障诊断过程,能够保证对系统的全面覆盖测试,对诊断模型进行全面评估。