基于中间估计器的非线性广义马尔可夫跳变系统的故障估计

针对具有全局利普希茨非线性的广义马尔可夫跳变系统,研究了当执行器故障和传感器故障并存时系统的故障估计问题.首先,将原系统的状态向量和传感器故障向量扩展为辅助状态变量,得到增广系统.然后通过引入一个中间变量,提出了一种基于中间变量的估计器设计方法,用于估计原系统的状态、执行器故障以及传感器故障.通过构建输入到状态稳定李雅普诺夫函数,证明了广义误差系统对于故障函数的导函数是输入到状态稳定的,这意味着当故障函数的导函数随着时间收敛于0,误差系统也是渐近收敛的.最后通过一个数值算例验证了方法的有效性.     

一类随机时延网络控制系统的随机容错设计

针对网络化控制系统的传感器失效及执行器失效和网络时延均具有随机性这一现象,将传感器和执行器的故障建模为相互独立的Bernoulli随机序列,时延建模为Markovian,建立了具有Markovian跳变随机时延的网络化控制系统,并研究了该系统存在传感器失效、执行器失效以及二者同时失效的随机容错控制问题。通过构造增广的状态向量,以LMIs的方式给出了系统随机稳定容错控制器的设计方法。     

基于UIO方法的非线性Markov跳跃系统故障重构

为了重构Markov跳跃系统中存在的执行器故障,提出了一种基于鲁棒未知输入观测器(unknown input observer,UIO)的故障重构方法.为满足实际需要,研究的Markov跳跃系统具有利普希茨(Lipschitz)非线性特性.为了准确估计系统的状态和故障,用观测器估计值与系统真实值构建残差系统,并对残差系统进行稳定性分析.考虑到系统中不完全解耦的未知输入和输出噪声会影响观测器的准确性,通过H_∞性能指标方法抑制这些不利干扰.最后通过李雅普诺夫稳定理论和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)方法求解出未知输入观测器的增益矩阵.F-404飞行器引擎模型数值仿真的结果表明,观测器能够很好地估计系统故障的大小、形状和变化过程.     

分布式测量下闭环系统的故障检测

研究了一类含分布式测量的闭环系统故障检测问题.系统中存在的未建模动态使得反馈控制对残差信号以及故障检测性能产生影响,在设计残差生成器增益时需考虑反馈控制律.系统被多个分布式传感器节点同时测量,各节点可以与相邻节点通信.在存在模型不精准和分布式测量的情况下,基于最小二乘准则设计分布式残差生成器,每个节点都利用自身测量和相邻节点测量生成残差信号并判断系统中是否有故障发生.该残差生成器可以利用递推方法设计,因此适用于在线应用.仿真实验表明了本方法的有效性.     

针对执行器和关联链接失效的一类复杂系统自适应容错控制

针对一类执行器和关联链接失效的复杂系统,提出了一个间接自适应方法解决容错控制问题.利用自适应律在线估计执行器和链接通道上的故障因子,并基于自适应策略的信息,构造一类通过其他子系统状态链接的分布式状态反馈控制器自动补偿故障影响.基于李亚普诺夫稳定性定理,所得到的自适应闭环复杂系统执行器和网络传输过程故障下可以保证渐进稳定.此方法的有效性最终由一个仿真例子验证.     

存在执行器故障的多智能体系统的容错一致性

考虑了同时存在执行器故障以及外部扰动下领航-跟随多智能体系统的容错一致性问题,其中,执行器故障由执行器增益变化来刻画;针对可能的执行器故障,设计具有自适应增益的补偿控制律,并与标称控制律共同作用来实现容错一致性,在进行增益系数以及控制律设计中,均采用相对输出信息而非相对状态信息;通过分析闭环跟踪误差系统的渐近稳定性,给出原来多智能体系统实现容错一致性所需满足的条件.结果表明,在未知扰动以及领航者输入范数满足一定条件下,通过适当选择参数可以实现容错一致性的目标.最后,采用数值仿真验证了所得结果的有效性.     

一类Markov跳变系统的观测器设计

针对一类Markov跳变系统,构造一个跳变的输出观测器,以获取故障信号的残差信息.对重构的观测器系统,在残差特性稳定性分析的基础上,故障信号为平方可积的有界信号时,可灵敏地检测出故障.文中在给定的性能指标下,设计出了满足上述要求的观测器,并给出了仿真算例.     

基于时间冗余的一致空间法在故障检测及隔离中的应用

研究基于时间冗余的一致空间法在线性时不变系统故障检测及隔离中的应用.指出系统在某一时刻某个故障在一致空间中位于固定方向.通过选取最优转换矩阵,将这一方向与其它因素在一致空间中所在方向相分离,提出一种故障隔离的方法.仿真实验表明,在传感器、执行器和元件均可能发生故障并且系统存在未知输入的情况下可实现故障检测及隔离.     

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.     

模态依赖时滞不确定Markov跳变系统的鲁棒H∞容错控制

针对一类具有模态依赖时变输入时滞和状态时滞的不确定奇异Markov跳变系统,在执行器发生故障的情况下,研究了其鲁棒H_∞容错控制问题. 基于积分不等式的方法,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了此类系统存在无记忆状态反馈鲁棒容错控制律的充分条件,并设计了鲁棒H_∞容错控制器,使得闭环系统稳定且满足一定的H_∞干扰抑制水平.最后,仿真算例验证了该方法的有效性.     

随机线性系统多执行器鲁棒故障诊断

针对随机线性控制系统提出了新的故障诊断方法·对于执行器故障情形,通过数学变换将故障转化为系统的未知输入,然后利用未知输入卡尔曼滤波器技术实现执行器故障诊断·诊断算法给出含噪故障估计值·为得到精确值,又采用了小波去噪方法·两种方法有机结合可对同时或接连发生的多执行器参数故障进行有效诊断,故障检测与估计及时准确·最后给出了仿真实例,结果验证了提出方法的正确性·     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

基于事件触发的线性网络化控制系统主-被动混合容错控制设计

针对一类具有时变时延的线性网络化控制系统(NCS),在离散事件触发通信机制下,研究了执行器任意失效故障的主-被动混合容错控制问题.建立了基于事件触发机制的闭环故障系统模型,设计了能使系统在发生故障集以内的故障时稳定的被动容错控制器.同时,设计故障诊断观测器估计任意执行器失效故障的大小,一旦获得准确的故障信息,立即重构控制器以补偿故障的影响.所设计的主-被动混合容错控制器在执行器任意失效故障下,不但能使系统稳定而且具有良好的控制性能.仿真算例验证了本文方法可在确保故障系统稳定的前提下能有效地节约网络通信资源.     

A Robust Fault Detection and Isolation Scheme Based on Unknown Input Observers for Discrete Time-delay System with Disturbance

This paper proposes a robust fault detection and isolation （FDI） scheme for discrete time-delay system with disturbance. The FDI scheme can not only detect but also isolate the faults. The lifting method is exploited to transform the discrete time-delay system into the non-timedelay form. A generalized structured residual set is designed based on the unknown input observer （UIO）. For each residual generator, one of the system input signals together with the corresponding actuator fault and the disturbance signals are treated as an unknown input term. The residual signals can not only be robust against the disturbance, but also be of the capacity to isolate the actuator faults. The proposed method has been verified by a numerical example.     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

基于多角度特征提取的舵机故障诊断方法

针对舵机故障中的抖动问题,提出一种基于多角度特征提取的故障诊断方法.利用短时分析法分帧舵机数据,以获得短时平稳的时间序列;引入能熵比概念提取舵机数据帧内的电流特征,并利用动态时间规整思想提取舵机数据帧内的位置特征,形成多角度特征以增强输入特征的显著性.在此基础上,利用双向长短时记忆网络提高后续舵机故障分类过程的准确性.通过某型舵机抖动实测数据的仿真,并与传统长短时记忆网络的故障诊断结果比较,验证了所提方法的有效性.     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

基于融合模型的柴油机空气管理系统故障诊断

柴油机作为重要的动力机械,其性能监测和故障诊断得到重视。而柴油机空气管理系统故障包括进气系统漏气、堵塞和EGR阀卡涩等故障将会导致恶化和经济性下降。针对空气管理系统具有较强的非线性,无法建立精确地数学模型等问题,建立了基于数学模型和数据驱动模型的融合模型,针对进气歧管漏气、中冷器堵塞,EGR阀卡滞等故障进行诊断研究。采用机理建模的方法建立EGR流量模型、充气系数模型和基于数据驱动建模的方法建立充气系数模型、进气压力波动幅值模型,利用奇偶方程法进行残差生成器的设计并生成三个残差信号,通过仿真分析可得到故障和残差值之间的映射矩阵,最后,采用模糊推理的方法进行故障诊断。研究结果表明：所构建的故障诊断系统能准确的诊断出空气管理系统的漏气直径为5mm、堵塞至进气流量减少10%和EGR阀卡滞故障在关闭状态。     

基于ARMAX模型的挖掘机液压系统故障检测

根据挖掘机的可靠性水平和智能化程度,提出了一种基于ARMAX(Auto-Regressive Moving Average Exogenous)模型的挖掘机液压系统故障检测方法.使用系统正常状态下的信号样本建立系统的ARMAX辨识模型,通过休哈特控制图分析ARMAX辨识模型的输出残差,以获取故障检测的阈值;然后,将系统故障状态下的信号样本代入ARMAX辨识模型,当模型残差超过阈值,即能判定系统发生故障.实验分析表明,基于ARMAX模型的故障检测方法够有效地检测挖掘机液压系统产生的故障.图3,参10.