一类具有未知干扰的Markov跳变系统故障检测

针对一类具有未知扰动的Markov跳变系统的故障检测问题，设计出了系统的优化故障检测观测器．通过对系统进行重构，获取了包括未知扰动、建模误差等未知输入信号和故障信号的残差动态特性，分别选取残差的扰动信号和故障信号的能量范数指标来体现其对扰动的抑制作用和对故障的灵敏性，并将故障检测观测器的设计描述为一个优化问题．利用构造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式，证明并给出了故障检测观测器有解的充分条件，提出了优化设计方法．所设计的观测器使系统具有随机稳定性，抑制干扰能力强，满足所给的范数指标．仿真算例结果表明，在故障发生时，优化观测器可以很灵敏地检测出故障，并能将未知扰动对残差的影响有效地抑制在给定的范围内。     

一种基于LMI的H-/H∞故障检测观测器优化设计方法

针对线性时不变动态系统,构造一个线性全阶输出观测器,获得包括扰动、噪声、建模误差等未知输入信号和故障信号的残差动态特性,选用残差对故障信号的H-指数描述其对故障的灵敏度,用残差对未知信号的H∞范数表示其对不确定因素的鲁棒性,将故障检测观测器的设计描述为一个优化问题.研究了基于线性矩阵不等式的故障检测观测嚣设计,给出了求解最优观测器增益的方法,并证明了该解存在的条件.实践结果表明,应用该方法所设计的故障检测观测器灵敏度高,对干扰信号具有强鲁棒性.     

级联系统执行器故障的自适应诊断

针对一类非线性级联系统的执行器增益故障诊断问题,提出了基于自适应观测器的故障诊断方法.考虑理想情况下的非线性级联系统模型,研究带有未知扰动的非线性级联系统模型.通过设计的自适应检测观测器而产生残差,将残差与事先设定的阈值比较,来确定故障是否发生.所设计的自适应诊断观测器保证了残差信号的收敛及对故障的准确估计;在具有扰动情况下,可以确保信号指数衰减到残差集.对风力发电机非线性级联系统模型的仿真实验验证了设计方法的有效性.     

基于自适应滤波辅助残差χ2法的导航系统故障诊断方法

针对残差χ2法对软故障检测不敏感,且当量测噪声阵不准确时,也不能很好地检测突变故障的问题,提出了一种限制自适应滤波辅助残差法的诊断方法。基于贝叶斯理论推导出一种限制自适应滤波,利用其自适应调节性在线估计量测噪声阵,抑制滤波预报值跟踪软故障,以辅助残差χ2法进行故障检测。为了克服直接隔离故障法导致滤波精度降低,误检率增加的问题,提出了基于一步预测的故障处理和重构方法,即用前一时刻解算的结果预测当前时刻的导航信息。仿真结果表明,所提出的方法能实时有效地诊断出突变和软故障,保证系统在故障阶段的精度,并使系统在故障消失后及时恢复正常,提高了系统的可靠性。     

基于集员滤波器的故障诊断

针对具有未知但有界故障的时变系统,提出一种集员滤波的故障诊断方法,保证系统的状态、故障信号的值100%包含在上下界内.假设过程噪声、测量噪声和故障信号的值有界,采用S-过程方法和线性矩阵不等式(LMI)方法设计集员滤波器,最后运用递归优化算法对集员滤波器进行优化.所提方法不仅可以对故障大小进行估计,还能够检测出故障信号类型.数值仿真证明了该方法的可行性和有效性.     

基于集员估计的线性MIMO系统故障检测方法

考虑了一类具有未知有界噪声的线性多输入多输出(MIMO)系统的故障检测问题,提出了一种基于集员估计的故障检测方法.通过当前时刻系统状态范围和测量输出值的一致性检验来检测系统是否发生故障.如果系统正常运行,则利用系统测量输出信息校正当前时刻系统状态范围.利用三容水箱系统模型进行了仿真研究,结果表明了所提方法的有效性.     

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。     

带扰动的线性系统微小故障早期诊断方法

针对带有未知扰动的线性系统微小故障的早期诊断,提出一类综合自适应滑模观测器方法,使得该观测器既能估计微小故障又能对未知扰动有强鲁棒性.将线性系统通过坐标变换解耦为两个子系统,其中:一个子系统与扰动无关,对其设计自适应观测器,实现对微小故障的检测;另一个子系统既受未知扰动又受微小故障的影响,对其设计滑模观测器,以消除未知扰动的影响,从而保证系统的强鲁棒性.通过四旋翼直升机模型验证了所提出的综合自适应滑模观测器微小故障早期诊断检测算法的有效性.     

基于提升小波和Hilbert变换的暂态电能质量检测

针对暂态电能质量检测中信号扰动的准确定位和快速类型识别的需求,提出了一种提升小波和Hilbert变换融合的暂态电能质量检测方法.该方法首先利用提升小波在检测信号扰动方面的优越性,通过一层提升小波变换得到信号的近似成分A₁与细节成分D₁,然后运用Hilbert变换计算出两种成分的瞬时幅值,根据幅值特性实现对信号扰动时刻的准确定位和对扰动类型的快速识别.仿真与实验表明,所提出的检测方法对扰动时刻定位准确率达到95.7%,对扰动类型识别准确率达到91.8%,与目前使用分类器的方法相比,所提方法具有无需训练、适应性强、实时性好等特点.      

基于代数方法的全维故障检测观测器设计

针对伴有不匹配未知干扰的线性时不变系统,将全维观测器的设计方法和未知干扰建模技术相结合,设计出对未知干扰解耦的故障检测观测器.首先,采用代数建模技术将匹配未知干扰从未知干扰中分离出来,剩余的干扰部分即为不匹配未知干扰;然后,依据先验知识对不匹配未知干扰代数建模,构建出一个满足秩条件的增广系统;最后,针对增广系统,设计全维故障检测观测器,并构造对未知干扰鲁棒且对故障敏感的残差.将所提方法应用于一类垂直起降直升机系统,并对系统模型进行仿真.仿真结果表明所提出的全维故障检测观测器是有效的.     

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．     

基于新型双曲正切趋近律的固定/有限时间姿态控制

本文研究了基于一种新型双曲正切趋近律和非奇异固定时间终端滑模面的固定/有限时间姿态控制方法. 对没有外部干扰的航天器姿态控制问题，本文基于双曲正切函数提出了一种新型的固定时间趋近律，该趋近律只需调节控制参数就可保证滑模变量在固定时间内收敛于原点，接着结合非奇异终端滑模面设计了固定时间姿态控制器，保证航天器姿态在固定时间内收敛于原点. 对存在未知外部干扰的情况，设计了双层自适应有限时间滑模观测器估计外部扰动，基于观测器的输出设计了基于非奇异固定时间滑模面与新型双曲趋近律的控制器来对扰动进行补偿. 数值仿真验证了所提控制方法的有效性.      

基于双耦合混沌振子的未知频率弱信号检测

针对微弱信号检测的难点问题,提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法.利用双耦合Duffing系统相轨迹状态的跃迁对于输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测,同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量,有效地解决了单Duffing振子的微弱信号检测方法易受噪声影响产生误判的问题,突破了现有微弱信号混沌振子检测方法只能进行已知频率信号检测的局限性.仿真实验结果证明该方法确实能够较为准确地检测出输入微弱周期信号的频率,使微弱信号检测技术得到进一步完善.     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计

由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰,严重影响时延估计值获取的准确性.基于此,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法,该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明,在添加信噪比为-5~15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中,对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析,并且基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.     

导航传感器故障检测策略

为了提高故障检测灵敏度，分析了通常的故障检测中难以兼顾虚警概率和漏检概率的原因和船舶组合导航系统故障检测过程中噪声与故障对检测量的影响。根据船舶组合导航系统故障检测的特点，提出了以模糊逻辑和指数加权平均处理检测量和阈值的故障检测策略，并用实船航行数据仿真。该策略对未知输入等干扰不敏感而对故障敏感，且可根据故障的大小自动调节检测时间的长短。对不易检测的小故障，自动延长检测时间以利用更多的信息从而提高检测的正确率；对于较大的故障，自动缩短检测时间从而减少检测延时和累积误差，起到了自适应检测时间窗的作用。