基于自适应模糊状态观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对仿射非线性系统,采用自适应模糊系统进行非线性补偿,提出了一种基于自适应模糊状态观测器的鲁棒故障检测方法.为确保观测器对嗓声干扰和系统参数不确定误差的鲁棒性,给出了闭环系统在有界嗓声干扰和系统参数不确定误差下的稳定性定理,并进行了详尽的证明.仿真结果表明该方法的有效性及对嗓声干扰和系统参数不确定误差的鲁棒性.     

基于区间观测器的矿井水位传感器故障检测

研究矿井的安全监测问题,根据矿井传感器存在的故障隐患,由于矿井环境复杂,不确定因素干扰,造成检测不准确,严重影响安全性。为了解决检测不精确的问题,提出了一种区间观测器的传感器实时诊断模型。采用故障特征矩阵处理故障检测和隔离之间的接口,矩阵中储存了检测信号和故障之间的相关程度和发生时间,系统的状态特征可从故障信号和故障之间的关系推理得到,故障信号的信息得以有效地利用。对观测到的故障信号,用离散方法处理得到信号发生时间,并进行实验,表明检测方法可用在矿井水位传感器网络中,说明方法比标准的二元故障检测方法更合理。     

一类基于非线性状态观测器的鲁棒故障检测

本文提出了一种新的基于非线性状态 观测器的鲁棒故障诊断策略．该方法在传统故障检测滤波器（FDF）的基础上,针对一类满 足Lipshitz条件的仿射非线性系统,构造了非线性故障检测滤波器,给出了故障检测增益阵 的设计算法及其闭环观测误差系统稳定性的证明,解决了非线性系统的故障可检测性问题． 在残差决策阶段,采用模糊自适应门限的判决方法,提高了故障检测的鲁棒性．最后,针对 歼击机结构故障的仿真,验证了本文方法的有效性．     

基于状态观测器的双馈风电机组变流器开关管开路故障检测

针对双馈风电机组变流器可靠性较差,一旦变流器开关管发生故障,整个风电机组可能遭到严重损坏甚至导致停机的问题,提出一种基于状态观测器的双馈风电机组转子侧变流器开关管开路故障检测方法.根据双馈风电机组拓扑结构,结合其感应电机和变流器进行整体建模;构建状态观测器以实现对转子侧电流的在线估计并生成残差;将残差与设定的阈值比较,判断是否有故障发生.仿真结果证明该方法可行且有效.     

基于改进观测器的故障检测方法

提出一种基于改进观测器的故障检测方法.首先,设计一种改进的观测器,该观测器相比于Luenberger观测器拥有更多的设计自由度;然后,引入l₁/H_∞性能指标提升观测器产生残差的干扰鲁棒性和故障敏感度,自适应阈值的设计可以有效避免故障预警的误报;最后,通过仿真和实验验证所提出方法的有效性.     

基于神经网络观测器的飞行器传感器故障检测

为了避免传感器故障对飞控系统的影响,实现传感器故障的快速检测与隔离,提出了一种基于神经网络观测器(NNOB)的传感器故障检测方法。在建立四旋翼飞行器姿态故障模型的基础上,利用非线性观测器得到的期望输出和传感器测量值设计基于神经网络(NN)的传感器故障观测器,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)更新神经网络的权值参数,通过Lyapunov理论证明权值参数更新的收敛性,最终构建出一种基于神经网络观测器的传感器故障检测系统。数值仿真实验结果表明,与现有神经网络故障检测方法相比,所提方法具有更高的故障检出率与更好的跟踪性能。     

飞机舵面结构故障检测与重构的模糊观测器方法

本文提出了一种基于模糊观测器的飞机舵面故障检测与重构控制策略 .该方法在模糊输出观测器的基础上 ,构造了反映飞机舵面结构故障的残差信息 ,以进行快速的故障检测和重构控制 .针对某型飞机舵面结构故障的仿真验证了本文方法的有效性     

一类基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测

针对一类仿射非线性动态系统,提出了一种基 于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法．该方法采用神经网络逼近观测器 系统中的非线性项,提高了状态估计的精度,并从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收 敛到零;另一方面引入神经网络分类器进行故障的模式识别,通过在神经网络输入端加入噪 声项来进行训练,提高神经网络的泛化逼近能力,从而保证对被监测系统的建模误差和外部 扰动具有良好的鲁棒性．最后,利用本文方法针对某型歼击机结构故障进行仿真验证,仿真 结果表明本文方法是有效的．     

一种基于UIO观测器的故障检测方法

本文基于未知输入观测器，针对含有未知输入干扰的不确定动态系统，提出了一种故障检测的新方法。本文提出的方法与其它方法如特征向量配置法相比，具有条件要求较低，设计简单的优点。     

一种基于全维和降维观测器的故障检测和重构方法

针对不确定性非线性系统,讨论基于观测器的执行器故障的检测和重构方法.首先,通过设计滑模全维观测器,产生对干扰具有鲁棒性、对故障具有敏感性的残差,来达到故障检测的目的;然后,设计能直接消去干扰和故障影响的降维观测器来达到状态渐近收敛估计,并在此基础上,提出故障重构方法;基于微分方程的数值解方法和函数微分的数值解方法,给出一种故障重构的数值解方法;最后,对一个实际模型进行仿真,结果表明了该方法的实用性.     

基于区间观测器的执行器故障检测

针对同时具有未知非线性函数(包括系统不确定性、外部干扰等) 和执行器故障的非线性系统, 提出基于区间观测器的故障检测方法. 首先, 在假定执行器故障不出现的前提下, 基于未知非线性函数的上下界信息, 提出两种区间观测器设计方法; 然后, 利用这两种区间观测器的输出和系统的真实输出, 构造可以对执行器故障进行检测的残差, 以此实现基于区间观测器的执行器故障检测. 最后, 通过两个仿真例子验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

基于状态观测器的H-状态反馈控制

本文提出一种基于状态观测器的H_∞曲状态反馈控制,把输出反馈的H_∞控制问题转换成使用状态观测器的H_∞控制问题.通过直接求解状态空间方程,可以获得使用状态观测器的H_∞控制器及其存在的充要条件,它依赖于两个Rjccati方程的解,而且对控制对象的约束不需要满足所谓的正交条件,状态观测器的阶数与控制对象相同,它的输出是控制对象在最坏扰动作用下的状态估计值。     

一类基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测和诊断

利用神经网络的非线性建模能力，对一类具有建模不确定项的非线性系统提出一种基于观测器的故障检测和诊断的方法。设计的观测器不仅能实现故障检测，而旦应用神经网络设计的故障估计器能在线估计系统中的故障向量。通过分析验证了该方法对系统中的建模误差和外部扰动具有良好的鲁棒性。仿真结果表明所提出的方法是有效的。     

基于观测器的LPV系统故障检测方法

针对一类线性参数变化(LPV)连续系统的故障检测问题,通过构造合适的输出观测器,获得残差生成器,并通过优化设计步骤,实现对干扰的有效抑制和对故障的灵敏检测。利用依赖参数的Lyapunov函数,在保证残差生成器稳定性的基础上,给出观测器存在的充分条件。应用投影定理,借助附加矩阵解除了基于参数的Lyapunov函数矩阵与系统矩阵的耦合,得到以线性矩阵不等式(LMI)形式表示的求解条件。对于参数变化系统,基于LMI的求解条件为无穷维问题,借助基函数和参数网格化方法,使其转变为可求解的问题。仿真结果表明,应用该方法可以在一定程度上抑制干扰,并能灵敏有效地实现故障检测。     

基于RBF神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法

针对一类仿射非线性动态系统，提出一种基于网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法，采用ＲＢＦ神经网络逼近观测器系统中的非线性项，提高了状态估计的精度，证明了状态估计误差稳定且渐近收敛到零；同时提出了一种新的网络权值调整指标方法，提高了神经网络故障分类器的泛化能力，从而保证该方法对监测系统的建模 外部扰动具有良好的鲁棒性。     

基于状态观测器的一类非线性系统的模糊鲁棒控制

利用T－S模型对一类非线性不确定系统进行模糊建模,在此基础上研究模糊鲁棒观测器及模糊状态鲁棒控制器的设计,并证明所设计的模糊鲁棒观测器和模糊状态鲁棒控制器具有全局渐近稳定性质。     

基于故障观测器的多无人机姿态一致性控制

在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型.考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移,提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法,以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况....