无线传感器网络控制系统故障检测

为了确保无线网络控制系统运行的可靠性,该文针对由无线传感器网络组成的网络控制系统,设计了基于离散切换系统的故障观测器.假定其可能发生故障,对其进行故障检测研究.通过研究无线传感器网络数据的传输特性,构建了增广故障观测器.将该观测器等效为离散切换系统.利用李雅普诺夫稳定性理论将观测器稳定条件归结为1个线性矩阵不等式,给出了稳定性证明.该观测器能在1s内跟踪上原系统的状态.当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测故障.仿真示例验证了该文方法的有效性.     

基于神经网络预测的网络控制系统故障检测

考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件。当系统正常时,只要给定的不等式条件成立,该观测器系统就是稳定的。当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。最后通过仿真示例说明该文方法能够较好预测网络时延,发现系统故障。     

多包传输机制下航空发动机分布式控制系统故障检测

考虑航空发动机分布式控制系统中,传感器与控制器间采用多包传输机制,传感器节点将测量数据封装为多个数据包发送给控制器,在每一采样时刻,同时产生的多个数据包只有一个能够发送,不能发送的数据包则被数据总线丢弃,针对这种情况,设计了神经网络预估器,用预估值来更新未被传输的数据包,使多包传输分布式控制系统"变为"单包传输分布式控制系统,建立了基于状态预估的多包传输分布式控制系统模型,构建了相应的故障观测器,将观测器误差系统看成一个离散周期系统,并应用周期系统稳定性理论推导了神经网络预估器和故障观测器能够稳定工作的条件。最后,给出了具体的故障检测步骤,仿真结果验证了所提出的故障检测算法的有效性。     

存在干扰和数据包丢失的网络控制系统鲁棒H_∞故障诊断

针对一类同时存在未知干扰输入和传感器数据包丢失的网络控制系统,假定其可能发生故障,设计了鲁棒H∞状态观测器,对其进行故障检测。首先对此类网络控制系统进行了建模,建立了系统的状态观测器,并将该观测器误差方程等效为离散切换系统。然后基于李雅普诺夫稳定性理论,给出了观测器系统为鲁棒H∞状态观测器的充分条件及观测器增益矩阵的求解方法。为了增强鲁棒性和灵敏度,将阈值的选取归结为具有线性不等式约束的最小化问题。最后的仿真示例验证了文中方法的有效性。     

具有长时延和异步时钟的网络控制系统的故障检测

针对一类同时存在长时延和异步采样时钟的网络控制系统,假定其可能发生的故障,设计了系统的具有时延补偿功能的鲁棒H∞状态观测器,对其进行故障检测.当系统正常时,将观测器系统建模为一类具有不确定性的离散线性切换系统,基于该模型,利用线性矩阵不等式(LMIs)方法给出了系统鲁棒稳定性条件和H∞性能指标的求解方法;当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生.仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

有时延和数据包丢失的网络控制系统故障检测

针对同时存在网络时延和数据包丢失情况下的网络控制系统（NCS）,研究了基于观测器的故障检测问题。对网络诱导时延大于一个采样周期的NCS,构建了增广系统模型。对于已知的数据包丢失率,在数据包正常传输和丢包发生的情况下分别设计了故障观测器,将观测器误差系统视为具有两事件率约束的异步动态系统（ADS）,利用ADS理论给出了系统稳定的充分条件,基于矩阵不等式优化理论给出了故障观测器的设计方法。通过计算实际系统和故障观测器输出之间的残差,实现了NCS的故障检测。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于时滞补偿观测器的网络化控制系统故障检测

针对一类具有不确定传输时滞的网络化控制系统,基于时滞补偿观测器研究了系统的故障检测问题.在传统的基于观测器的故障检测系统的基础上,根据时滞补偿的思想设计了一种新型的状态观测器,并引入故障的参考模型,得到广义残差系统;利用H∞控制理论,提出了基于H∞滤波器的故障检测方法,并借助线性矩阵不等式(LMI)方法给出了观测器增益矩阵和后滤波器矩阵的解.通过仿真验证了该方法的可行性和优越性.     

基于神经网络滑模观测器的飞控系统故障诊断

为了提高控制系统的安全性和可靠性,针对含有扰动的飞控系统执行器微小故障诊断问题,基于神经网络滑模观测器,提出了一种对系统执行器故障进行检测及估计的办法,并证明了该神经网络滑模观测器的稳定性.通过坐标变换将线性系统解耦成两个子系统:一个子系统不含扰动,对其设计神经网络观测器,实现对微小故障的检测;另一个子系统受到扰动和微小故障的双重影响,对其设计滑模观测器,消除未知扰动的影响,保证系统的强鲁棒性.通过飞控系统故障诊断试验平台验证了该方法的有效性.     

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.     

基于GRNN观测器的液压作动器系统自适应故障检测

针对液压作动器系统观测器检测诊断技术较少的状况,该文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)观测器的液压作动器系统自适应故障检测方法,GRNN神经网络的学习速度较快,能大幅提高训练效率。针对环境噪声和随机干扰等因素的影响,引入自适应阈值来降低检测虚警率。首先使用液压作动器系统正常运行时的数据训练神经网络,用训练好的网络对采集的数据进行故障检测,判断液压作动系统是否发生故障。液压作动器系统3种典型故障模式的仿真数据验证了该文方法的有效性。实验结果表明,该方法能够有效检测出液压作动器系统的故障状态。     

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。     

基于RBF神经网络的锅炉燃烧系统故障诊断

为了提高锅炉燃烧控制系统的可靠性,针对热力系统自身的特点,基于热力系统的解析冗余理论,提出用RBF神经网络构建状态观测器,对传感器和执行机构进行故障检测与诊断的新方法。采用正交最小二乘法(OLS)训练神经网络。在锅炉负荷控制系统中采用这一方法,对传感器和执行机构构建状态观测器,通过分析比较传感器及其观测器输出和残差、执行机构及其观测器的输出和残差,就可以进行故障诊断。实验结果表明:该方法可以有效地进行锅炉燃烧控制系统故障检测和诊断。     

基于鲁棒观测器的船舶舵机伺服系统故障检测

针对船舶舵机伺服系统的非线性和运行时受未知时变干扰的问题,提出了基于非线性鲁棒观测器的故障检测方案,可以在干扰力信息未知的情况下,对系统进行有效的故障检测.在对系统建模后,给出了观测器的设计步骤和存在条件,并采用线性矩阵不等式来解决观测器的求解问题.搭建了基于NI-PXI设备的故障检测实验台,在线检测观测器的观测能力、鲁棒性以及对故障的检测能力,设计了自适应阈值进行故障决策解决系统瞬态误报警的问题.实验结果表明:所提的故障检测方案有效且可用于在线故障检测,优于现有的一些故障检测方案.     

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.     

随机传输的量化网络化系统故障检测

研究了具有传感器量化数据随机丢失情况下非线性网络控制系统的故障检测问题.考虑到数据量化和网络噪声等不确定因素对网络控制系统故障检测性能的影响,建立了随机非线性网络化控制系统模型,并将网络控制系统的故障检测问题转化为H∞扰动问题.基于获得的扩展滤波误差系统模型,利用李雅普诺夫函数方法,给出了线性矩阵不等式形式的结论,在线性矩阵不等式具有可行解情况下,设计了观测器形式的故障检测滤波器.给出了数据传输率和量化水平与故障检测性能之间的数量关系,仿真结果验证了所得结论的有效性.     

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。     

传感器饱和约束下网络控制系统丢包故障检测

研究了一类网络控制系统丢包情况下传感器输出饱和的故障检测问题.首先假设网络控制系统丢包存在于传感器到控制器之间,并用两个独立的伯努利分布序列来描述.然后在传感器输出饱和约束条件下设计了一个故障检测观测器,用来加大故障对残差的敏感性并减小干扰对故障的影响.最后基于线性矩阵不等式技术,得到一个鲁棒故障检测系统有界均方稳定的充分条件,并满足了H∞性能指标.数值算例表明了在丢包和传感器饱和约束情况下所提方法的有效性.     

非线性广义系统传感器故障估计方法

随着工业控制系统对可靠性的要求日益提高,故障诊断显得越来越重要。当系统存在干扰且干扰上界未知时,有效地对系统中的传感器故障进行估计,需要进一步的研究。为此,针对传感器故障为常值突变故障或缓慢变化故障的情况,研究了一类含外部干扰的非线性广义系统的传感器故障估计问题,提出了一种基于增广状态观测器的传感器故障估计方法。通过状态重构将传感器故障作为增广状态的一部分,构造出一个新的广义系统并设计增广状态观测器,使其能够同时对原广义系统中的状态和传感器故障进行估计;考虑到系统中的干扰项,根据李雅普诺夫稳定理论并结合线性矩阵不等式(LMI)方法,分两种情形给出了估计误差系统渐近收敛的充分条件,保证了可以对原系统中的故障进行渐近估计;通过仿真算例验证了增广观测器对传感器故障估计的有效性,表明了所提方法的可行性。     

云计算系统服务器节点故障的检测算法

传统故障检测算法无法应对云计算系统服务器的动态性与随机性,为此,提出一种云计算系统的服务器节点故障检测算法.首先对云计算系统性能数据进行采集,然后采用AFD算法设计故障检测器,对云计算系统服务器节点故障进行检测,并分析了服务器节点故障检测消息在服务器节点间的通信过程,最后通过服务器节点之间原有的信息交换,按照节点间的消息处理时间对故障检测阈值进行动态调整,从而应对服务器的动态性和随机性.实验结果表明,该算法检测结果可靠,适应性强.