基于未知输入观测器的非线性时间序列故障预报

将未知非线性系统的输出作为时间序列并进行空间重构,针对得到的离散线性时变系统,提出了基于未知输入观测器的预测新方法.以实时拟合时间序列的线性AR模型作为时变系统的已知线性部分,将拟合误差作为时变系统的未知输入,实现了对非线性时间序列的一步预测.再利用递推预测的方法,将一步预测推广到N步预测,同时证明了该方法的预测误差有界.通过未知输入的预测值和状态的预测误差的变化可以方便地判断故障的发生,实现故障预报.仿真结果证明了方法的有效性.  

未知输入离散时滞奇异系统的观测器设计

讨论含未知输入的多时滞离散非方奇异系统的观测器设计问题．在两个一般秩的条件下，利用一系列等价变挟，将其转化为一个多时滞正常线性离散系统的观测器设计问题；利用线性矩阵不等式方法，给出了存在一个与系统状态维数相同的观测器的充分条件，并用此观测器对系统的状态和未知输入进行估计．  

基于观测器的故障诊断技术的鲁棒性

基于观测器的动态系统故障诊断技术的可行性和应用性,关键是对系统不确定性因素具有良好的鲁棒性.根据基于观测器的故障诊断系统鲁棒性的特点,强调通过增加观测器自身的鲁棒性,提高线性不确定系统的故障诊断鲁棒性,并对利用未知输入观测器方法增强鲁棒性进行讨论.提出估计复合故障的一种新的复合故障估计器的设计方法,给出其存在条件以及理论证明,并提出相应的算法.  

基于未知输入观测器的非线性系统故障诊断

针对一类含未知输入和执行器故障的非线性系统,提出基于未知输入观测器的故障诊断算法,改进了Luenberger故障诊断观测器对系统出现未知扰动时的不足.利用广义逆方法,将未知输入从残差信号中完全解耦,通过产生对故障高敏感性以及对未知扰动强抗扰动性的观测器实现系统的故障诊断,并通过Lyapunov函数用线性矩阵不等式保证了系统稳定性.  

基于高阶滑模观测器的状态和未知输入同时估计方法

对一类含有未知输入的仿射非线性系统,讨论了一种能同时估计系统状态和末知输入的未知输入观测器设计方法.首先利用李导数对仿射非线性系统进行线性化,将其转化为可控标准型.其次,针对变化后的等价系统,提出了一种高阶、高增益滑模观测器,由此不仅能得到系统状态的估计,同时还得到状态微分的估计.再次,基于状态及其微分的估计,对未知输入提出了一种重构方法.该方法能对强时变未知输入重构,而且重构中没有用到系统微分的信息.最后,通过对两个实际模型的仿真,表明了方法的可行性.  

故障检测滤波器鲁棒性设计新方法

针对航空发动机动态过程中由于模型误差造成故障检测误报的问题,采用参数变化率法建立航空发动机动态线性变参数(LPV)数学模型反映发动机动态特性,同时结合全维非线性未知输入观测器,利用特征结构配置实现故障检测滤波器对于被控对象模型误差和系统不确定性因素的干扰解耦.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真表明,减小残差信号与故障信号之间的误差,提高了残差信号对模型误差和未知输入信号的鲁棒性,对发动机过渡过程中故障检测准确度高,实时性好.  

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。  

一类存在参数摄动的线性随机系统的鲁棒间歇故障诊断方法

间歇故障（Intermittent faults, IFs）具有随机性，其检测要求在本次间歇故障消失之前检测出间歇故障的发生，在下一次间歇故障发生之前检测出间歇故障的消失.本文针对一类存在未知时变参数摄动的离散线性随机动态系统，研究了其鲁棒间歇故障检测与分离问题.基于降维未知输入观测器，通过引入滑动时间窗口，本文设计了一组与未知时变摄动解耦的结构化截断残差，并提出其存在的一个充分条件.与传统残差相比，截断残差信号更为显著地反映了间歇故障的发生和消失.为满足间歇故障的检测要求，本文提出两个假设检验分别用于检测间歇故障的发生时刻和消失时刻，并给出了一个详细算法.最后，在沿参考轨道运行的卫星模型上对所述方法进行了仿真实验，结果表明该方法能够有效检测出间歇故障的所有发生时刻和消失时刻，并准确实现故障分离.  

基于UIO的EPS系统状态反馈最优控制

准确地获知电动助力转向（Electric powering steering，EPS）系统阻力矩是提高行车安全的一个重要因素.针对车辆转向过程中，由不同附着路面上EPS 系统所需辅助力矩与转向路感之间的差别而可能导致的误操纵问题，本文基于2自由度整车动力学的EPS系统模型，结合轮胎特性，以轮胎侧偏角和理想路面附着系数为输入，通过设计非线性观测器估计当前路面的附着系数，以获取EPS系统阻力矩；进而，根据EPS 系统模型，运用未知输入观测器（Unknown input observer，UIO）估算方向盘输入转矩，并基于EPS系统状态反馈以实现对EPS系统的无传感器最优控制.最后，对基于永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motor，PMSM）的EPS系统进行仿真实验分析.结果表明： 在以电机q轴电流闭环误差最小为指标函数情形下，本设计的方向盘回正残留角从25°降到0°，能有效抑制系统外界干扰，提高了转向时人-车系统的鲁棒性.  

一种基于最优未知输入观测器的故障诊断方法

针对含有未知输入干扰和噪音的不确定动态系统,使用全阶未知输入观测器(Unknown input observer, UIO)来消除干扰项,实现状态估计, 结合Kalman滤波器算法来求解状态反馈矩阵,以使得输出残差信号的协方差最小,从而增强系统对噪声的鲁棒性,实现了 一种基于最优未知输入观测器的残差产生器.采用极大似然比(Generalized likelihood ratio, GLR)的方法对残差信号进行评估,通过设定的阈值来提高诊断率. 最后以风力发电机组传动系统出现加性传感器故障和乘性传感器故障为例, 进行了残差信号的仿真,仿真结果说明了该方法的有效性.