自适应广义滑模观测器之状态估计和故障重构

针对一类同时具有执行机构故障和输出扰动的不确定性系统,提出了一种自适应广义滑模观测器,实现系统状态的估计和执行机构故障的重构.首先,进行系统变换及状态增广构成一类奇异系统,使得执行机构故障和输出扰动解耦,且输出扰动成为增广系统的状态之一;随后,受未知输入观测器和滑模观测器的启发,设计了一种广义滑模观测器,放宽了传统方法对输出维数的严格约束,并通过融入自适应技术放宽了对故障和不确定性上界已知的要求;最后,利用等效误差注入的思想实现故障重构.针对可重复使用运载器再入段进行的仿真实例,验证了所提方法的有效性.     

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。     

基于滑模观测器的电流传感器故障监测系统设计

为了保证电流传感器的工作效率,为设备维护提供有效参考,利用滑模观测器优化设计了电流传感器故障监测系统。加设滑模观测器,改装数据采集器、信号处理器等设备,调整系统的电路连接方式,在抗干扰约束下,完成硬件系统的优化设计。根据电流传感器的工作原理和故障特征,构建电流传感器故障数学模型。利用滑模观测器及其逻辑原理,实时收集电流传感器的运行信号。根据传感器故障特征,选择并计算电流传感器的故障监测指标,通过与设置故障标准的比对,输出可视化的电流传感器故障监测结果。通过系统测试实验得出,基于滑模观测器的电流传感器故障监测系统的指标监测误差、故障类型误检率和漏检率均低于预设值,由此证明优化设计系统具有良好的故障监测功能。     

基于二阶滑模观测器的连续系统故障估计

针对传统的滑模观测器在实现故障估计时带来的抖振问题,设计基于super-twisting算法的二阶滑模观测器以稳定地估计出故障。针对以往利用几何或齐次性方法证明super-twisting算法稳定性过程繁琐的缺点,采用Lyapunov函数来证明稳定性。给出的故障估计结果克服了传统的滑模观测器在估计故障时带来的时延或引进新参数等缺点。最后,将所提出的方法应用于某型飞控系统,结果表明了所提出方法的有效性。     

基于滑模观测器的汽车轮胎力级联估计方法

提出了一种新型的基于滑模观测器理论的汽车轮胎力级联估计方法．首先基于单轮滚动动力学模型,以车轮转动角速度及驱动力矩作为输入,针对每个车轮的纵向轮胎力设计了纵向轮胎力滑模观测器．又采用了简化的车辆2自由度模型,以纵向轮胎力估计值、 前轮转角、 侧向加速度及横摆角速度作为输入,分别设计了前、 后轴侧向轮胎力滑模观测器．最后,为验证所设计的观测器的有效性,应用高保真车辆动力学软件veDYNA进行了仿真研究,并与扩展卡尔曼滤波（extendedKalman filter,EKF）方法进行了对比分析．实验结果表明,基于滑模观测器的车辆轮胎力级联估计方法具有更高的准确性．     

一种基于滑模—神经网络观测器的故障检测和诊断方法

本文针对一类非线性系统，提出了一种用于故障检测和诊断的滑模观测器方法．其 中，观测器中的滑模项保证了该系统在无故障情况时的鲁棒性，并且系统运行的滑动区域提供了故障检测的条件．当检测出故障之后，观测器中的故障估计部分被启动，利用RBF神经网络估计故障，从而能在线辨识故障的形态．仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于滑模观测器的机器人系统传感器故障诊断

本文基于变结构滑模状态观测器，提出了一种在模型含有不确定性误差的情况下，机器人控制系统传感器故障的鲁棒诊断方法．通过滑模观测器与传感器的输出构造残差信号，然后从残差中提取故障信息，实现故障的检测与分离．实验结果验证了该方法的有效性．     

基于终态滑模观测器的步进电机位置和速度估计

步进电机一般都以开环控制的方式应用于各种运动控制场合,若要提高系统的控制性能,往往需要借助于位置或速度传感器来实现闭环控制。本文使用终态滑模观测器设计了一种估计步进电机位置和速度的方法,并试着解决位置和速度估计中一些较为重要的问题,所需用到的的仅仅是电信号检测装置,而避免了安装位置或速度传感器可能会带来的问题。仿真结果表明了所设计的方法的有效性。     

延迟不确定马尔科夫跳变系统的执行器和传感器故障同时估计方法

针对具有参数不确定和延迟环节的马尔科夫跳变系统,在状态转移概率矩阵（Transition probability matrix,TPM）不确定的情形下,讨论了其执行器和传感器故障同时估计的方法.通过扩展系统状态,将系统转换为一个具有马尔科夫跳变参数的广义描述系统,基于此广义描述系统设计马尔科夫跳变观测器实现对其状态和传感器故障的估计.与此同时,还设计了一组自适应律对执行器故障进行在线调节.通过求解一组线性矩阵不等式最优化问题,得到观测器存在的充分条件.最后,针对两个数值实例,验证了所设计方法的有效性.     

基于高增益鲁棒滑模观测器的故障检测和隔离

针对一类同时具有执行器和传感器故障的不确定线性系统,讨论了基于观测器的故障检测和隔离方法.首先,通过引入增维向量,使得在构造的增维系统中,故障向量包含了原系统的执行器故障和传感器故障.通过构造辅助输出使增维系统的观测器匹配条件得以满足,同时设计高增益滑模观测器对辅助输出进行估计.然后,对增维系统构造鲁棒滑模观测器并用作故障检测观测器,通过滑模控制项来抑制干扰,使观测器具有鲁棒性.在此基础上,结合多观测器故障隔离思想,提出了可以同时对执行器故障和传感器故障进行检测和隔离的方法. 最后,通过对一个五阶飞行器模型进行仿真,证明了所提方法的有效性.     

Robust Sliding Mode Observer based Fault Estimation for Certain Class of Uncertain Nonlinear Systems

This paper proposes a new scheme for estimating the actuator and sensor fault for Lipschitz nonlinear systems with unstructured uncertainties using the sliding mode observer (SMO) technique. Initially, a coordinate transformation is introduced to transform the original state vector into two parts such that the actuator faults only appear in the dynamics of the second state vector. The concept of equivalent output error injection is then employed to estimate the actuator fault. The effects of system uncertainties on the estimation errors of states and faults are minimized by integrating an uncertainty attenuation level into the observer. The sufficient conditions for the state estimation error to be bounded and satisfy a prescribed performance are derived and expressed as a linear matrix inequality (LMI) optimization problem. Furthermore, the proposed actuator fault estimation method is extended to sensor fault estimation. Finally, the effectiveness of the proposed scheme in estimating actuator and sensor faults has been illustrated considering an example of a single‐link flexible joint robot system.     

基于滑模变结构观测器的故障诊断研究综述

该文介绍了现实环境中故障及诊断方法的基本分类,故障诊断的工作原理。其中基于观测器的故障诊断算法被公认为较为成熟的故障方法之一,该文对基于滑模变结构观测器的故障诊断算法的研究现状进行了详细的介绍。     

基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障; IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

感应电机高阶终端滑模磁链观测器的研究

提出了基于高阶非奇异终端滑模的感应电机转子磁链观测方法,用于实现感应电机的按转子磁链定向控制. 设计了非奇异终端滑模面及观测器的控制策略,利用所设计的控制策略推导出电机转子磁链信息. 为了抑制常规滑模存在的抖振现象,设计了定子电流观测器的高阶滑模控制律,可将控制信号直接用于电机转子磁链的估计. 较常规滑模观测器,所提方法具有较高的观测精度,并对电机参数变化具有良好的鲁棒性.仿真结果验证了方法的有效性.     

Simultaneous Actuator and Sensor Faults Reconstruction Based on Robust Sliding Mode Observer for a Class of Nonlinear Systems

This paper proposes a new robust fault reconstruction and estimation design for a class of nonlinear system described by the Takagi‐Sugeno model with unmeasurable premise variables subject to faults affecting actuators, sensor faults, and unknown disturbances. The augmented Takagi‐Sugeno system is introduced with a new fault vector which has two origins: the first one represents actuator faults, the second one denotes faults affecting sensors. The main contribution is focused primarily to conceive a sliding mode observer with two discontinuous terms designed to compensate for fault behavior and disturbance variation from the system states estimation. In the formalism of linear matrix inequalities, we derive sufficient conditions to guarantee the state estimation error stability and to obtain the observer gains. Meanwhile, additional effort is made to achieve simultaneous faults and disturbance reconstruction. Simulation results are given to illustrate the proposed approach performances.     

Fuzzy Sliding Mode Control for Active Suspension System with Proportional Differential Sliding Mode Observer

In this paper, a generalized augmented transformation is considered for the quarter active suspension system with uncertainties. Specifically, the model uncertainties are converted to the augmented states and a new proportion differential sliding mode observer is used to estimate state variables and model uncertainties. A differential geometric method is applied to linearize the nonlinear suspension model. In order to weaken the vibration effect of sliding mode control force and reduce energy consumption, a fuzzy sliding mode controller is designed for the active suspension system and the fuzzy controller is applied to adjust switching control gain according to the reaching condition of sliding mode surface. The simulations are conducted to illustrate the effectiveness and advantages of this proposed observer and control strategy.     

Adaptive Sliding Mode Observer‐Based Robust Fault Reconstruction for a Helicopter With Actuator Fault

This paper proposes a design method of robust fault reconstruction for a 3‐DOF helicopter with actuator faults and disturbance. The model of the 3‐DOF helicopter considered in this paper is an affine nonlinear system. An adaptive sliding mode observer is firstly proposed such that the actuator fault can be reconstructed through the adaptive law online. Then, based on linear matrix inequalities (LMI), a feasible algorithm is explored to solve the designed parameters. Finally, a simulation study of the 3‐DOF helicopter is presented to show the effectiveness of the scheme.     

新型有限时间收敛滑模扩张状态观测器研究

针对一类具有量测噪声的非线性不确定系统,设计了基于新型滑模扩张状态观测器的Terminal滑模控制方案．首先对系统进行两次状态扩张,然后设计一种新型滑模扩张状态观测器,通过采用特殊的滑模面保证观测误差在有限时间内收敛到零．在此基础上,设计Terminal滑模控制器,使系统状态也能在有限时间内收敛到零．严格的理论证明和仿真结果均证明了所设计新型滑模观测器及闭环控制方案的有效性和快速性．