基于降维观测器与多胞体方法的执行器故障检测

针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。     

基于主特征矢量的相干信号DOA估计算法

为了进一步提高相干信号DOA估计的精度,提出了一种基于主特征矢量的相干信号DOA估计改进算法。算法选取了信号子空间对应的主特征向量,将其进行反向共轭变换得到增广主特征矢量,再构造线性预测方程,利用加权最小二乘法求解预测方程中的多项式系数,最后求根得到信号的DOA估计。改进算法克服了PUMA算法在信号完全相干条件下性能恶化的缺陷,当信号完全相干以及部分相干时都具有良好的性能,并且提高了最大可分辨信号数,当信噪比较低、快拍数较少时仍保持较高精度。相比于PUMA算法,当信号部分相干时,文中算法的均方根误差约降低了0.2°;当信号完全相干时,均方根误差约降低了0.8°。通过与多种解相干算法进行比较,算法性能得到了验证。