航空发动机传感器故障鲁棒检测方法

研究发动机传感器故障准确检测问题,现代航空发动机数字电子控制系统对传感器的可靠性要求日益提高。针对航空发动机结构复杂,又工作在高温和高压下,常规采用的传感器故障检测方法的准确性易受到建模误差与外界扰动的影响,造成漏报或误报。为了提高检测精度,提出建立航空发动机数控系统传感器未知输入故障模型,采用特征结构配置的方法,通过配置闭环系统左特征向量实现故障检测残差对不确定性因素的干扰解耦,降低扰动对故障诊断结果的影响。用某型涡扇发动机数控系统传感器故障数字仿真试验表明,所设计的方法对范数有界的不确定量可以实现干扰解耦,抑制干扰对故障检测的影响,改善检测算法的鲁棒性,提高检测结果的准确性,同时满足在线运算的实时性要求。提高了航空发动机的可靠性,保证了安全飞行。     

一种基于鲁棒自适应观测器的故障区分方法

设计了一种鲁棒自适应观测器,通过其输出残差对传感器故障信息敏感性很高,而对系统故障信息敏感性很低的特点,实现了故障区分.设计了一套故障区分控制系统和检测策略,用以区分两类故障,以免发生误判现象.举例说明了该策略的可行性和有效性.     

基于观测器的l1鲁棒故障检测方法

基于参数化的控制系统输出观测器,将鲁棒控制理论中l^1最优化方法用于故障检测技术,提出一种新的控制系统鲁棒故障检测方法,通过求解一个混合0－1型整数线性规划问题,可得出l^1优化残差函数,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

参数化鲁棒极点配置方法

研究了一类线性多变量系统鲁棒控制器的设计问题，提出了一种基于极点配置和目标函数优化的鲁棒极点配置方法。解决问题的基本思想是，利用极点配置的参数化表示结果，以系统输出的Ｌ∝范数作为极点配置的鲁棒性准则，给出鲁棒极点配置的优化命题。通过解这一优化命题确定极点配置问题中的自由参数，从而达到设计鲁棒控制器的目的。     

设计高阶PI观测器对线性系统故障作鲁棒检测

针对具有干扰的线性定常系统,研究了基于高阶PI观测器的鲁棒故障检测设计问题.基于Sylvester矩阵方程的参数化解,给出了干扰与残差解耦的充要条件,并提出了基于高阶PI观测器的线性系统鲁棒故障检测参数化设计方法.数值算例及仿真分析表明所提鲁棒故障检测参数化设计方法是有效的.     

基于广义未知输入观测器的鲁棒故障估计方法

当干扰存在时,有效地估计故障且放松故障的限制条件需要进一步的研究,为此针对含未知干扰的非线性连续系统的鲁棒故障估计问题提出一种广义未知输入观测器方法。首先,将执行器故障向量和传感器故障向量与原系统状态向量组成广义系统,放松对故障类型的限制,对此广义系统设计未知输入观测器解耦干扰,保证鲁棒性的同时估计出状态变量、执行器故障及其一阶微分和传感器故障。然后通过解线性矩阵不等式（LMI）给出估计误差渐近收敛的条件。最后,在MATLAB 的simulink平台上用三叶片水平轴风力模型仿真验证本文观测器的故障估计有效性鲁棒性。     

控制系统传感器增益故障的一种鲁棒诊断方法

本文基于状态观测器，提出了一种模型含有不确定性误差情况下，传感器增益漂移故障的诊断与分离方法。作者通过一个辅助系统产生故障特征信号，然后采用拟合的方法，从观测器残差中提取出故障信息，从而实现故障的诊断与分离。     

基于干扰补偿和自适应阈值的鲁棒故障检测

研究某实物液压舵机的鲁棒故障检测 .基于简化模型观测器产生检测残差 .通过提出的干扰补偿方法和自适应阈值来提高检测系统的鲁棒性和敏感性 .仿真表明 ,该方法能快速有效地检测出舵机的小幅值突变故障和早期缓变故障 .     

鲁棒干扰解耦问题的几何方法

本文主要研究了有限离散扰动系统的鲁棒干扰解耦问题(RDDPD)。建立了不变子空间和不变子空间两个新的几何概念并对两种子空间集合的最大元(Supremal element)作出了几何描述,这是Wonham(A,B)-不变子空间的一般化。主要结论表明,这两个概念在RDDPD的求解中是非常重要的。文中最后附带讨论了连续扰动系统的鲁棒干扰解耦问题(RDDPC),揭示了RDDPD与RDDPC之间的关系。     

非均匀采样数据系统的故障检测

针对目前涉及较少的非均匀采样数据系统故障检测研究,研究了一类基于观测器的故障检测滤波器设计问题;对于非均匀采样数据系统,首先利用提升技术推导出系统的提升状态空间模型,然后选用基于未知输入观测器的故障检测滤波器来作为残差产生器;同时给出一种故障检测滤波器设计的H_∞最优化设计方法,并给出其最优解及存在条件;最后通过一个示例进行验证,结果证明了该方法的有效性;该方法能够有效地实现对非均匀采样数据系统的故障的检测。     

Unknown Input Fault Detection and Isolation Observer Design for Neutral Systems

This paper deals with actuator fault diagnosis of neutral delayed systems with multiple time delays using an unknown input observer. The main purpose is to design an observer that guarantees the asymptotic stability of the estimate error dynamics and the actuator fault detection. The existence conditions for such an observer are established. The main problem studied in this paper aims at designing observer‐based fault detection and isolation. The designed observer enhances the robust diagnosis performance, including rapidity and accuracy, and generates residuals that enjoy perfect decoupling properties among faults. Based on Lyapunov stability theory, the design of the observer is formulated in terms of linear matrix inequalities, and the diagnosis scheme is based on a bank of unknown input observers for residual generation that guarantees fault detection and isolation in the presence of external disturbances. A numerical example is presented to illustrate the efficiency of the proposed approach.     

Robust Isolation Of Sensor Failures

Sensor self‐validity check is a critical step in system control and fault diagnostics. In this paper, a robust approach to isolate sensor failures is proposed. First, a residual model for a given system is built off‐line and directly based on input‐output measurement data. The residual model outputs are called “primary residuals” and are zero when there is no fault. Most conventional approaches to residual model generation are indirect, as they first require the determination of state‐space or other models using standard system identification algorithms. Second, a new max‐min design of structured residuals, which can maximize the sensitivity of structured residuals with respect to sensor failures, is proposed. Based on the structured residuals, one can then isolate the sensor failures. This design can also be done in an off‐line manner. It is an optimization procedure that avoids local optimal solutions. Simulation and experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed method.     

不确定时滞系统增益型故障的检测与估计

针对一类不确定连续线性定常时滞系统,提出了一种执行器、传感器增益故障的鲁棒检测与估计策略。该类系统含有多状态与输出时滞,状态和输出方程上同时作用有非结构有界未知扰动。在Trunov和Polycarpou方法的基础上,设计了一种新的时滞系统自适应观测器用于检测并估计突变或缓变的增益故障。与Wang等针对线性无时滞不合输出扰动系统的工作相比,该结论更具一般性。理论分析表明,该方法对于未知扰动鲁棒,能够保证故障的估计,状态与输出估计偏差一致有界。数值仿真验证了方法的有效性。     

双线性系统BFDF故障诊断

故障诊断技术是系统和控制研究的一个重要领域,在航空航天、核反应堆、热电厂、机械、化工等一系列工程技术领域得到了成功的应用。应用双线性系统故障检测滤波器(BFDF)方法,对带有未知输入的双线性系统进行了故障检测,给出了BFDF存在的充分条件和设计BFDF的具体步骤。同时,与双线性系统故障观测器(BFDO)方法进行了比较。相比之下,BFDF方法具有结构简单,设计步骤明确等优点,由BFDF产生的残差向量对未知输入具有较强的鲁棒性,对执行器、元件和传感器故障都非常敏感,残差向量对不同的故障具有不同的方向,易于故障隔离。     

汽车主动悬架传感器故障检测与隔离研究

针对汽车主动悬架(Active Suspension System,ASS)传感器卡死、增益变化、恒偏差常见故障,提出一种故障检测与隔离方法(Fault Detection and Isolation,FDI)。建立主动悬架4自由度半车模型和传感器故障时故障悬架模型,在利用故障检测滤波器获得主动悬架输出残差的基础上,设计故障检测指标,计算故障检测指标实时值并于阈值比较,实现传感器故障定量化检测。利用Kalman滤波器组获得主动悬架状态估计信息,选取合适二级决策变量构造故障隔离决策函数,根据决策函数对故障响应敏感情况隔离故障传感器。Matlab/Simulink仿真实验结果与分析表明:故障检测指标实时值大于等于阈值0.5时,可定量化检测出主动悬架传感器故障;同时,相对其他二级决策变量出现明显大幅跳跃性波动的二级决策变量,对应传感器被隔离为故障传感器。该方法能有效实现汽车主动悬架传感器故障检测与隔离,优化悬架设计,提高车辆控制可靠性和使用安全性。     

A modified observer scheme for fault detection and isolation applied to a poorly observed process with integration

This paper investigates the application of the dedicated observer scheme (DOS) to a real tank system. As described, this system is not ‘DOS-instrument-fault-detectable’ due to the location of the sensors and the dynamical characteristics of the system itself. In order to overcome such a difficulty, this work proposes a dedicated observer scheme with periodic resetting (DOSPR). The design of the observers and the new algorithm are detailed in the paper. The new procedure was tuned and tested on a pilot plant. A complete nonlinear model with physical parameters measured from the plant are included. Some results are discussed in the paper.     

AGC系统中的非线性观测器设计

AGC（自动发电控制）系统是一个十分复杂的系统，其具有严重的非线性，且输入（锅炉、轮机等动力产生部分）和输出（频率负载）均存在未知扰动，为了实现对发电系统的精确控制，设计出输入输出扰动的观测器显得尤为重要。在阐述了一种带有未知输入输出扰动的非线性观测器设计方法的同时，是对传统的只能观测输入环节中的未知扰动观测器的一大改进。通过对系统状态方程和输出方程的一系列解偶变换，将输入、输出扰动从系统中分离出来。解偶后，系统分为受扰子系统和无扰动子系统两部分，通过对无扰动子系统的分析，最终设计出输入输出未知扰动观测器。系统观测器增益矩阵则通过求解一个代数Riccati方程（ARE）得到。将设计出的观测器用于故障检测与隔离（FDI）并取得良好的效果。