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.     

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Ly...     

高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法

提出了一种高速列车牵引整流器多类故障联合诊断方法. 首先, 基于三电平牵引整流器开路故障分析, 建立整流器所有功率器件开路故障以及正常运行的状态空间模型并构建相应状态观测器. 然后, 基于正常状态观测器进行故障检测, 检测到故障后, 基于故障观测器区分功率器件开路故障和网侧电流传感器故障, 进而诊断出功率器件开路故障位置和网侧电流传感器故障类型. 实时仿真结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

基于自适应观测器的四旋翼无人飞行器传感器故障诊断方法

针对四旋翼无人飞行器传感器故障诊断问题,提出一种用于四旋翼无人飞行器加速度计和陀螺仪故障同时发生的故障检测与隔离以及故障偏差值估计的非线性诊断方法.首先,在建立飞行器动力学模型和传感器模型的基础上,构建四旋翼无人飞行器传感器故障检测与诊断系统.其次,利用故障观测器完成传感器故障的检测与隔离,基于Laypunov方法设计非线性自适应观测器对未知故障偏差值进行估计.最后,在传感器测量噪声存在的情况下,证明自适应律的稳定性和参数收敛性.实验结果表明,该方法能有效进行传感器的故障检测与隔离,实现对传感器故障偏差的估计与跟踪.     

基于滑模观测器的车辆电子稳定性控制系统故障重构

针对车辆电子稳定性控制系统的横摆角速度传感器和侧向加速度传感器故障检测和重构问题,使用T-S模糊系统建立了车辆动力学系统的全局模型,依据滑模控制理论,给出了基于滑模观测器的传感器故障检测和重构方法,且所设计观测器满足给定的从未知输入到故障重构误差的L2增益性能要求.最后通过实测数据,验证了方法是可行的.     

风力发电系统传感器故障诊断

针对非线性风力发电系统,提出了一种基于滑模观测器的传感器故障诊断方法.基于考虑传感器加性故障的非线性动态模型,利用T--S模糊理论建立风力发电系统全局T--S模型,设计模糊T--S系统滑模故障观测器,产生对故障具有敏感性的残差,实现故障检测.通过等价输出控制方法来维持滑模运动,直接获取故障信息,重构传感器故障.最后以三叶片水平轴风力发电系统为例,仿真验证了该方法的有效性与可靠性.     

基于级联观测器的多输入多输出非线性系统的故障诊断

将块观测方法应用于非线性系统的故障检测和分离.首先给出了非线性系统的块观测形式,针对传感器故障和执行器故障对非线性系统进行分块,得到了带有故障系统的块观测器形式.利用滑模观测器实现系统状态观测,得到观测器误差;利用所设计的观测器对非线性系统进行故障的诊断和分离;采用等效输出注入概念重构了故障信号,使得多变量输入输出非线性系统的故障诊断问题得到了解耦;针对异步电动机系统实现了传感器故障的分离.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于自适应观测器的四旋翼无人飞行器多传感器故障诊断方法

为了实现对四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断,提出一种基于自适应观测器的多传感器故障诊断方法。首先,在建立飞行器动力学模型和传感器模型的基础上,将传感器故障视为虚拟执行器故障,构建四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断系统;其次,设计非线性观测器实现多故障检测和与隔离,基于Laypunov方法设计非线性自适应观测器实现对多故障偏差值的估计;最后,在传感器测量噪声存在的情况下,证明自适应律的稳定性和参数收敛性。实验结果表明,该方法能有效进行多传感器的故障检测与隔离,实现对多传感器故障偏差的同时估计与跟踪。     

基于动态观测器零极点优化的网络控制系统故障检测

针对网络化控制系统中在有限频扰动和噪声下的传感器故障检测问题,构建一种新型的观测器结构:动态观测器.利用动态观测器零点可配置这一新特性,提出零点和极点联合优化配置的故障检测方法.所提出的动态观测器是在传统比例积分观测器的基础上扩展而成,更具一般性,具有零点可配置的特点,能够克服传统观测器零点是固定的限制.将动态观测器的零点配置到有限频率测量扰动信号和网络传输延时等外部扰动的特征频谱处,利用零点的特性更好地衰减扰动对残差的影响.给出观测器故障检测的综合性能指标,结合$H_2/H_\infty$优化方法优化动态观测器极点.最后以网络化两轮自平衡机器人的模型为例,比较动态观测器、比例积分观测器、比例观测器的故障检测效果.仿真结果验证了所提动态观测器故障检测方法的优势和有效性.     

BP神经网络在飞控系统传感器故障诊断中的应用

故障检测和诊断技术对提高系统可靠性具有重要意义,针对飞控系统中常见的传感器故障,提出了基于神经网络观测器的故障诊断方法;通过构造神经网络模型代替解析系统建模,利用神经网络的学习能力在线检测传感器故障,最后,应用BP神经网络算法对故障进行仿真;仿真结果表明,神经网络观测器方法对单一传感器故障及多个传感器故障均能够准确识别,并对故障的定位也有不错的效果。     

Control‐oriented fault detection of solid oxide fuel cell system unknown input on fuel supply

As the solid oxide fuel cell (SOFC) system work environment is a high‐temperature environment for a long time, it is difficult to obtain the SOFC stack internal state change directly. When the fault occurs, it is difficult to determine where the fault occurs. Moreover, the existing literature ignores the impact of faults, which creates many problems for SOFC system control. Therefore, a state observer‐based fault detection method, which is used to detect the input flow sensor fault and the fuel input fault, is proposed. Their advantage is that they do not need data processing. To realize the fault detection, the observer is used to track the changes of SOFC stack chamber temperature. To obtain the observer estimation parameter, an approach from the actual stack structure parameters is employed to approximate the observer parameters. The results show the proposed fault detect method can judge fuel input fault type quickly and shield the disturbances signals from the sensor effectively. The proposed method also can be used to other operating points or air input fault.     

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。