基于自适应滑模观测器的故障诊断

讨论了一类线性系统执行器故障的诊断问题.首先应用状态和输出变换,将原系统转化为两个低维子系统,再利用滑模观测器设计理论和等价控制概念重构执行器故障.考虑到实际系统中的不确定因素,上述方法推广到一类线性扰动系统,提出了基于自适应滑模观测器的故障诊断算法.最后,将所提算法应用于某型飞机模型的故障诊断.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.     

电机驱动系统电流传感器故障诊断与容错控制

为有效解决电机驱动系统中的常见的电机电流传感器故障诊断与容错控制问题,结合Luenberger状态观测器与修正Bayes分类算法,提出了一种有效的传感器故障诊断与容错控制方法。该方法以一种可调增益矩阵的Luenberger状态观测器模型为基础,实现各种工况下电流值的实时估计。基于残差生成单元和修正的Bayes分类算法对故障传感器进行实时检测与定位,并在传感器故障工况下用观测器估计值代替电流传感器信号实现电机驱动系统的容错控制。仿真结果表明,本文所提算法能快速诊断出故障传感器并具有容错控制功能,可有效提高电机驱动系统可用性。     

基于ESVR信息融合的航空发动机故障诊断研究

提出了一种基于进化支持向量回归机(ESVR)融合的航空发动机故障诊断技术,整合基于模型的卡尔曼滤波器和基于数据的神经网络两种算法对故障诊断的优势,实现了对航空发动机气路部件异常监测,以及故障的定量诊断.解决了发动机模型精度有限和各种故障模式的传感器测量参数有限情况下的气路部件故障诊断精度差、效率低,且容易发生误诊的问题.以某型双轴涡扇发动机典型气路部件故障诊断为例,验证了基于ESVR信息融合的故障诊断技术的有效性.     

基于滑模观测器的非线性系统故障检测与重构

 为提高控制系统的安全性和可靠性,针对非线性系统传感器的故障诊断问题,提出一种利用滑模观测器进行故障检测和重构的方法。首先引入积分变量将传感器故障转化为执行器故障,通过对执行器故障的诊断间接诊断传感器故障。针对转化后的系统构造滑模观测器,进而实现传感器故障重构。采用Lyapunov稳定性理论,证明设计的滑模观测器的稳定性。对于构造的滑模观测器,给出一种用线性矩阵不等式方法求解的简便算法。最后,对于文献中给出的非线性系统,就不同的故障类型作用在传感器上的几种情形进行仿真。仿真结果表明,所设计的滑模观测器能够准确地重构非线性系统中传感器的缓变故障和突变故障;当系统存在未知扰动时,所设计的滑模观测器也能准确地重构故障。该方法从开始就对故障进行重构,避免了产生和评价残差信号的复杂性。     

电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum, CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation, FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。     

非线性摄动时滞系统故障诊断

针对一类含有未知输入和非线性摄动的状态时滞系统,采用基于自适应观测器的故障诊断系统的设计方法,以线性矩阵不等式的形式给出此问题解的存在条件及求解算法,并论证了系统的鲁棒稳定性,给出了对故障检测具有高灵敏度、零误报率的阚值判断公式.设计的自适应观测器具有双重功能:首先作为故障检测观测器能够检测出故障的发生,然后作为故障诊断观测器能够理想地估计出故障随时间的变化曲线.此算法既能诊断突变故障,又能诊断缓变故障.仿真结果表明算法具有良好的诊断性能.     

基于无源观测器的小波神经网络故障诊断方法

针对自主化、智能化的动力定位船舶传感器故障诊断性能降低,漏报、误报频发,进而影响作业安全的问题,提出一种融合模型和数据的诊断方法.该方法将非线性无源观测器与BP(误差反向传播)神经网络结合,并引入小波包分解方法对数据集进行处理,得到故障信号各个频段上的能量,细化分类特征.基于一艘动力定位船舶模型进行仿真,结果表明:该方法克服了单一观测器输出结果存在未知干扰、模型精度不高的问题,解决了神经网络历史数据集缺乏、代表性未知的问题,提升了故障识别性能.     

基于有限状态机的电机霍尔传感器故障诊断与补偿策略

针对在复杂工况下运行的永磁无刷电机霍尔位置传感器故障,提出了基于有限状态机的故障诊断方法.该方法可准确区分正常霍尔信号、故障霍尔信号以及反向霍尔信号,并将有限状态机与设计的超螺旋转速观测器相结合,实现了对发生在任意扇区内霍尔位置传感器故障的实时检测.在此基础上,设计了霍尔信号补偿控制器,利用正常霍尔传感器与转速观测器的估计转速生成补偿霍尔信号,使电机能在单个或2个霍尔位置传感器故障时,仍能保持稳定运行,并减小了故障引起的性能波动.最后,利用永磁无刷电机实验平台对所提控制策略进行了验证.实验结果表明,所提故障诊断方法能及时检测出霍尔传感器故障,后续的补偿控制策略也能保证故障后电机的平稳运行.     

基于模糊T-S自适应观测器的近空间飞行器故障诊断与容错控制

提出了一种基于自适应观测器的故障诊断与容错控制策略,应用到近空间高超声速飞行器(NSHV)上处理执行器故障.NSHV是非线性、多变量和强耦合的系统,首先使用T-S模糊技术建模,基于T-S模型设计自适应故障诊断观测器(AFDO).然后定义AFDO和实际系统误差的范数作为残差来检测故障,采用自适应故障估计算法估计系统故障.基于所得故障信息,设计容错控制器(FTC)来补偿执行器的失效.通过求解线性矩阵不等式得到AFDO的增益矩阵,采用Lyapunov理论证明了误差系统的稳定性.最后,对高超声速飞行器的纵向模型进行算法验证,仿真结果表明了所提方法的有效性.     

非高斯随机分布系统的集成故障诊断与容错控制

针对一类非高斯非线性随机分布系统,提出了一种集成故障诊断与容错控制算法. 将基于有理平方根模型逼近其系统输出概率密度函数（PDF）,在此基础上给出了基于RBF神经网络观测器的故障诊断算法,诊断出系统发生的渐变故障信息,基于Lyapunov稳定性定理对其观测误差系统进行收敛性分析. 根据故障诊断信息,给出了PI跟踪容错控制策略,使得系统输出概率密度函数仍能够跟踪给定的分布. 仿真结果验证了该集成故障诊断和容错控制算法的有效性.      

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

基于观测器的车辆电子稳定控制系统执行器故障重构

为提高执行器故障时车辆在复杂工况下运行的稳定性，针对不确定车辆电子稳定控制系统设计基于观测器的故障重构策略.考虑系统中的不确定因素，建立双输入双输出四轮转向系统车辆数学模型.构造増广系统，利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式技术获得观测器增益矩阵.通过MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真验证该方法的有效性.结果表明:在故障发生时，观测器的状态估计值与真实值之间存在一定偏差，但很快能够跟踪上车辆的实际运行状态，实现故障诊断的目的.与前轮转向系统相比，四轮转向系统能够显著增强高速运行时车辆的稳定性和安全性.     

多包传输机制下航空发动机分布式控制系统故障检测

考虑航空发动机分布式控制系统中,传感器与控制器间采用多包传输机制,传感器节点将测量数据封装为多个数据包发送给控制器,在每一采样时刻,同时产生的多个数据包只有一个能够发送,不能发送的数据包则被数据总线丢弃,针对这种情况,设计了神经网络预估器,用预估值来更新未被传输的数据包,使多包传输分布式控制系统"变为"单包传输分布式控制系统,建立了基于状态预估的多包传输分布式控制系统模型,构建了相应的故障观测器,将观测器误差系统看成一个离散周期系统,并应用周期系统稳定性理论推导了神经网络预估器和故障观测器能够稳定工作的条件。最后,给出了具体的故障检测步骤,仿真结果验证了所提出的故障检测算法的有效性。     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.     

基于自适应观测器的线性离散系统故障诊断

为诊断线性离散系统中的故障,提出了基于状态估计的自适应观测器故障诊断方法。利用基于Lyapunov函数的自适应观测器构造残差信号,设计了观测器增益矩阵和故障估计值的自适应调节规律。保证Lyapunov函数的一阶导数为负,所提出的自适应调整律能够实现观测器稳定和故障估计误差收敛。仿真结果表明,该方法可以及时检测系统故障,且能够诊断故障大小。