传感器饱和约束下网络化系统的故障检测

针对通信带宽受限和传感器饱和约束的网络环境,通过引入一种基于事件触发机制的传输策略,研究一类网络化动态系统的故障检测问题。首先,以全阶滤波器作为残差发生器并利用状态增广的方法将原系统故障检测问题转化为H∞滤波问题;然后,利用Lyapunov稳定性理论和时滞系统自由权阵分析方法建立了故障检测滤波器的存在条件,并基于此条件求解凸优化问题得到最优滤波器参数;最后,通过数值仿真验证所提出事件触发机制故障检测方法的有效性。     

具有随机传输时滞的网络化控制系统故障检测

针对具有干扰的网络化控制系统提出了一种鲁棒故障检测方法。考虑网络化控制系统中,被控对象的传感器和执行器之间的信息传输是通过一个共享传输媒介与控制器连接实现,传感器-控制器,控制器-执行器之间的时滞由两个独立的马氏随机过程分别描述。通过对被控系统状态和故障检测滤波器的适当扩维,鲁棒故障检测滤波器以一组线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出设计方法。残差基于控制器和故障检测滤波器获得的数据生成,在无故障发生时,其输出趋于零,故障发生后,跟踪故障信息。最后给出一个例子说明了所提方法的有效性。     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题，在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上，通过引入故障因子定量给出故障量大小，实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时，采用基于统计学基础的包络线算法，通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发，使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证，结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算，基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。     

一种欠量测系统传感器故障检测与隔离方法

为了解决欠量测系统传感器故障检测与隔离这一难题,在对传感器故障进行合理建模的基础上,首先,借助输出方程,利用最小二乘和基础解系的方法,将传感器故障特征转换到系统状态模型中;然后,提出一种残差产生器的设计方法并给出其参数求解方法;最后,用算例对上述设计结果的有效性进行计算机仿真验证。     

基于数据采集的变速恒频（VSCF）电源系统交流畸变检测研究

ＶＳＣＦ电源是飞机的关键部件，其输出电压质量必须满足军标。必须快速精确地检测出交流畸变故障。本文详细地介绍了基于数据采集的ＶＳＣＦ电源交流畸变故障检测技术。首先，详细阐述了基于快速傅立叶变换的检测方案和频谱混叠现象的原理，给出了采样频率选择依据。重点介绍了数据采集电路方案，采用８０９６ＢＨ单片机系统，设计出电气隔离及抗干扰电路；抗混频率滤波器；ＭＡＸ１２０高速Ａ／Ｄ转换器及其接口电路。此外还给出了     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.     

基于主元分析的多传感器故障检测

针对动态系统的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。通过双容水箱被控系统的传感器进行检测,结果表明主元分析法对传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

存在时延、丢包和量化误差的网络化控制系统故障检测方法

研究了同时存在未知长时延、丢包和量化误差条件下的网络化控制系统(Networked control systems,NC-Ss)的故障检测问题。通过将网络诱导时延的影响转化为polytopic不确定性,并将丢包和量化误差的影响描述成模型的未知输入,把最优残差发生器的设计等效为一个模型匹配问题,并采用基于参考模型的方法求得最优解。实验结果显示,当存在丢包、时延和量化误差时,本文的方法可以快速准确地检测到故障。     

基于迭代学习观测器的容错控制

提出了一种基于迭代学习观测器(ILO)将故障检测和容错控制进行统一设计的方法。迭代学习观测器不仅可以用于进行状态估计和故障检测,而且可以用于获得控制输入调节项并进行故障估计。设计重构控制律的基本思想是利用估计状态和控制输入调节项来补偿故障引起的影响。文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明。理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能．