时滞离散不确定系统的鲁棒故障检测

针对具有范数有界不确定性和状态时滞的离散系统,研究了基于滤波器的鲁棒故障检测问题。依据H∞控制理论将故障检测滤波器的设计归结为H∞滤波问题,采用线性矩阵不等式技术推导了此类系统的鲁棒故障检测滤波器存在的充分条件,并将滤波器的综合转化为受线性矩阵不等式约束的凸优化问题,可利用标准的数学软件求解。所设诂的滤波器能够保证残差信号和故障信号之间的误差最小,同时对未知输入、控制输入及系统的不确定性具有鲁棒性。数值仿真表明,故障检测滤波器能快速检测到故障信号,所提方法是可行的。     

基于LMI的不确定系统鲁棒故障检测

针对具有未知输入的范数有界不确定性系统,研究了基于滤波器的鲁棒故障检测问题。依据H∞控制理论将故障检测滤波器的设计归结为H∞滤波问题,应用线性矩阵不等式技术推导了此类系统的鲁棒故障检测滤波器存在的条件。所设计的滤波器能够保证残差信号和加权故障信号之间的误差最小,同时对未知输入、控制输入及系统的不确定性具有鲁棒性。数值仿真表明所提方法是可行的。     

直线电动机伺服系统的鲁棒H∞控制

对具有时变不确定性的直线电动机伺服系统提出鲁棒H∞控制.将时变参数不确定系统的鲁棒H∞控制问题,转化成一个等价的、不包含任何参数不确定性的线性时不变系统的标准H∞控制问题;对标准H∞控制问题,可通过求解代数Riccati矩阵方程的对称正定解求得控制器,也就是不确定系统的鲁棒H∞控制器.仿真结果表明,用该方法设计的直线伺服系统,既能保证系统对外部扰动具有良好的抑制作用,又能保证对参数不确定性的鲁棒性.     

具有μ-稳定域极点约束的鲁棒H2滤波

针对具有多面体内参数不确定性的线性连续系统，讨论具有μ-稳定域极点约束的鲁棒H2滤波器设计问题。目的是找到一个稳定的线性滤波器使滤波误差系统具有保价的H2性能和期望的极点位置。滤波策略是利用参数依赖Lyapunov函数法，导出鲁棒H2性能判据和极点配置条件。基于所得到的多目标性能准则推导了具有极点约束的全阶和降阶鲁棒H2滤波器存在的充分条件，并将滤波器的设计转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题。算例表明了这种滤波设计的有效性。     

传感器失效不确定时滞系统指数稳定H∞可靠控制

针对一类含有时变时滞的不确定线性系统,研究了在传感器发生故障情况下系统指数稳定鲁棒H∞可靠控制器设计问题。通过状态变换,将原系统的鲁棒可靠指数稳定问题转化为另一个等价系统的鲁棒可靠稳定问题,根据Lyapunov稳定性理论,推导出系统存在指数稳定可靠控制器应满足的矩阵不等式和系统具有H∞性能指标应满足的矩阵不等式,并将其转化为两个线性矩阵不等式,给出了状态反馈控制器的设计方法。该方法设计的指数稳定鲁棒H∞可靠控制器,使得时滞系统对于任意允许的不确定性以及一个预先指定传感器子集中任意传感器失效都能够保持鲁棒指数稳定,并使系统具有指定H∞范数的干扰抑制能力。仿真结果表明了该控制器设计方法的有效性。     

基于H∞滤波器和迭代算法的HVDC系统故障诊断

介绍了一种可有效检测而且能估计出高压直流输电(HVDC)系统中故障的方法.首先根据HVDC系统模型,构建故障观测器,形成广义残差模型.然后通过线性矩阵不等式(LMI)的方法,将HVDC故障检测问题转化为鲁棒稳定性分析问题,并给出了解存在的LMI条件和求法.为有效地对检测出的故障进行分类,建立了一种基于迭代学习算法的新型故障诊断滤波器,可估计出HVDC系统中发生的故障,从而达到对其进行分类的目的.仿真结果验证了文中所提出的算法能有效检测出发生的故障,且对不同的故障能正确地分类.     

基于连续马尔可夫模型的时变电力系统自适应控制策略

针对风电机组出力波动等时变因素导致电力系统运行工况变化较大的问题,提出了一种基于连续马尔可夫(Markov)模型的时变电力系统自适应控制策略。首先,构建含连续Markov时变电力系统模型的Lyapunov泛函,利用Dynkin引理,推导出具有H∞范数界γ的鲁棒随机稳定性定理。在此基础上,利用Schur补引理,考虑系统各子工况下稳态方差约束,推导出满足干扰衰减度γ和最小方差约束的鲁棒随机稳定线性矩阵不等式(LMI),并将该LMI转化为线性目标函数的最小化问题求解各子控制器。然后,利用随机梯度法辨识系统工况,确定各子控制器加权系数,构造自适应控制策略。时域仿真表明,该控制策略有效避免了固定故障集无法与当前工况合理匹配的问题。     

离散时延切换系统的鲁棒控制

针对一类子系统为离散时延系统并且参数具有不确定性的切换系统,研究了鲁棒控制以及H∞扰动抑制问题。通过为每个子系统施加状态反馈并基于多李雅普诺夫函数法,分别给出了保证闭环系统渐近稳定的鲁棒控制器以及具有H∞扰动抑制性能控制器的设计方法。控制器参数可通过一组矩阵不等式获得,使用将待解不等式转化为双线性矩阵不等式并采用巡回迭代算法对其求解。通过仿真例子说明了设计方法的有效性。     

时滞不确定系统的广义H2控制

研究了一类同时具有时变状态时滞和凸多面体不确定性的连续时间系统的广义H2控制问题，采用线性矩阵不等式技术推导了此类不确定系统的鲁棒L2－L∞状态反馈控制器存在的充分条件，并将控制器的设计转化为一个凸优化的求解问题，所设计的控制器能够保证相对于所有能量有界的外界扰动信号，闭环系统的L2－L∞性能指标小于一定值，数值仿真验证了所提出方法的可行性。     

一类非线性系统的全局鲁棒模糊时变滑模控制

针对参数不确定性非线性系统 ,将模糊逻辑控制引入时变滑平面的设计方法中 ,提出了一种具有全局鲁棒性的模糊时变滑模控制方法 ,保证控制系统从初始时刻开始就处于滑动模态上 ,消除了到达段 ,从而保证了系统对外部摄动及参数变化的全局鲁棒性 ;同时 ,用模糊控制替代符号函数 ,并推导出了模糊滑模控制器的解析式 ,使得控制信号平滑 ,消除了系统的高频颤动。仿真结果证明了该方法的有效性     

Fault detection filter design for networked control systems with time‐varying sampling periods and packet dropouts

This paper investigates the problem of fault detection for networked control systems under simultaneous consideration of time‐varying sampling periods and packet dropouts. By taking time‐varying sampling periods into consideration, a new closed‐loop model for the considered networked control systems is established. The sampling period switching‐based approach and the parameter uncertainty‐based approach are adopted to deal with time‐varying sampling periods. Based on the established model, the observer‐based fault detection filter design criteria are proposed to asymptotically stabilize the residual system in the sense of mean‐square. The designed observer‐based fault detection filter can guarantee the sensitivity of the residual signal to faults. The simulation results illustrate the effectiveness of the obtain results. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种非线性系统鲁棒故障检测的方法

针对非线性动态系统在实际运行的过程中不可避免地存在建模误差、测量噪音和外部扰动等不确定性，文中提出了一种鲁棒的故障检测方法。该方法首先利用径向基神经网络处理测量信号以消除噪音的影响，并通过将系统模型参数表示成区间的形式，把不确定性的影响传播到残差中去，然后比较模型仿真值和信号观测值的一致性，采用自适应阈值的方法实现了对故障的鲁棒检测。最后以某一300MW电站锅炉对流受热面焓温通道为例进行仿真，结果表明该方法不仅对建模误差和测量噪音具有很强的鲁棒性，而且对早期故障检测具有较高的灵敏度，是一种有效的在线故障检测方法。     

考虑衰减直流分量的动态相量强跟踪测量算法

故障电流信号的频率变化以及包含的衰减直流分量会严重影响基于傅里叶变换的相量测量算法的精度和动态响应速度。文中提出了一种利用强跟踪滤波器滤除衰减直流分量的动态相量测量算法。首先,将衰减直流分量用其二阶泰勒展开多项式来表示,在状态变量中添加衰减直流分量及其一阶导数和二阶导数,建立含有基波角频率、幅值等参数和衰减直流分量参数的故障电流的非线性状态空间模型,减小信号估计的模型误差。其次,为了提高扩展卡尔曼滤波器在系统达到稳定时对系统参数突变的跟踪能力,利用强跟踪滤波器递推估计各状态变量。所提方法能够有效抑制衰减直流分量对相量测量精度的影响,对时变故障电流信号具有良好的动态响应能力。采用所提算法对加噪声的数值信号以及ATP-EMTP故障仿真信号进行相量测量,结果验证了算法的正确性与有效性。     

H∞ filtering of discrete-time interconnected systems with failed interconnections

The H_∞ filtering problem for interconnected systems is addressed in this paper. In order to facilitate the stability analysis of interconnected systems under the conditions of failed interconnections, a strategy related to switched systems is introduced. Assume that the interconnections among these subsystems disconnect based on the mode-dependent average dwell time (MDADT), a switching signal is implemented to denote the failed interconnections cases. In the aid of the MDADT method, a filter is designed such that the fault detection (FD) system is asymptotically stable and satisfies the weighted H_∞ performance. Finally, a numerical simulation is provided to show the effectiveness of the proposed filter.     

一种基于PMU的线路自适应故障测距算法

提出一种新的基于相量测量单元(PMU)的输电线路故障测距的自适应算法。该算法利用PMU装置获得高压线路两端的电压和电流相量,在线计算线路参数,解决了线路实际参数与电力局所提供参数的不同、线路参数在运行过程中的不确定性等问题。采用前置带通滤波器与全波傅氏算法相结合的滤波算法,提取相当精确的突变量基频分量,用于输电线路故障测距。大量的EMTP仿真计算结果和实际系统参数验证结果表明,该测距算法不受系统的运行方式、故障点过渡电阻、故障类型、故障距离等因素的影响,具有很高的测距精度。     

基于小波变换和维纳滤波技术的小电流接地系统单相接地故障选线研究

作者综合应用小波变换理论和维纳滤波技术,提出了一种小电流接地系统单相接地故障选线的新方法.该方法对故障发生后的零序电流信号进行小波变换,通过维纳滤波对小波系数进行滤波支除噪声,并利用去噪后的信息进行选线.该方法能够有效地从被噪声干扰的信号中得到有用信息,克服了故障信号信噪比低的缺点,并能够充分利用故障信息连续判断.应用现场实际故障数据对该方法进行的验证表明,该方法能够满足实用要求.     

基于小波神经网络和数据融合的直流系统故障检测方法及实现

针对直流供电系统接地故障,提出了一种将多尺度神经网络和数据融合技术相结合的故障检测方法,利用小波神经网络对来自直流系统的采样信号进行滤波,再应用数据融合技术对滤波后的信号进行分析处理以判断是否存在接地故障。该方法弥补了传统检测方法的缺陷,并可以实现利用微机装置在线检测。文章采用“PC机+数据采集卡”的形式实现了故障检测的硬件设计,并通过仿真分析和相关实验,验证了该方法应用于直流系统故障检测的可行性。     

基于小波熵神经网络的直流系统环网接地故障检测

直流系统环网是接地故障检测中的一个关键因素。针对直流系统中环网对接地故障检测的影响,基于小波熵理论,提出一种新的检测环网接地故障的方法。该方法利用小波分析具有时频局部化特性和熵能对系统状态表征的特点,将小波分析和熵结合起来完成信号的特征挖掘。通过低频信号注入,采集环网状态,计算小波熵作为系统的特征参数,运用这些特征参数作为输入样本,训练BP神经网络,建立神经网络故障检测系统,以实现智能化的故障识别。仿真分析证明,环网发生接地故障前后的小波熵具有显著差别。     

基于小波熵的直流系统环网接地故障诊断

针对直流系统中环网对接地故障检测的影响,在传统低频信号注入法的基础上提出了一种新的基于小波熵理论的直流系统环网接地故障检测方法。该方法利用小波分析具有时频局部化特性和熵能对系统状态表征的特点,将小波分析和熵结合起来完成信号的特征挖掘。通过低频信号注入,采集环网状态,计算小波熵作为系统的特征参数,以小波熵来识别不同情况的接地故障。仿真分析证明,小波熵能够反映环网发生接地故障前后的系统变化,用小波熵来提取环网故障信息并进行故障识别是一种行之有效的方法。     

高压直流输电线路边界高频电压信号衰减特性分析

高压直流输电线路两端安装的直流滤波器和平波电抗器形成了高频电压信号的线路边界,利用这种边界特性可以构成新型线路保护,但线路边界参数及配置方式的差异会对线路边界高频电压信号衰减程度造成影响。基于现有直流输电工程的直流滤波器与平波电抗器的参数及配置原则,研究了不同直流滤波器结构、不同平波电抗器配置方式以及直流滤波器与平波电抗器元器件不同参数对直流输电线路边界高频电压信号衰减特性的影响。结果表明,不同参数及配置形式的线路边界对高频电压信号均有较大衰减,可以依据高频电压信号在区内外故障时的差异构成新型直流输电线路保护。