论文题目: 动态系统的鲁棒故障检测与诊断技术
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 朱张青
导师: 胡维礼,周川
关键词: 故障检测与诊断,非线性系统,网络控制系统,观测器,奇偶方程,综合故障诊断,鲁棒性
文献来源: 南京理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文研究了一类非线性系统和网络控制系统的鲁棒故障检测与诊断方法，主要内容如下： （1） 研究了基于自适应模糊观测器的非线性系统鲁棒故障检测与诊断。针对一类非线性系统，设计了系统的自适应模糊输出观测器，给出了观测器参数的调节算法，研究了系统的直接故障检测；研究了基于自适应模糊状态观测器和RBF神经网络故障分类器的一类非线性系统故障检测与诊断，给出了观测器权矩阵的调整算法和RBF神经网络的鲁棒分类算法；由自适应模糊系统构成故障逼近器，研究了一类非线性系统的故障辩识。 （2） 研究了基于T-S模糊模型的非线性系统奇偶方程鲁棒故障检测与诊断。针对T-S模糊模型描述的非线性系统，构造了系统的测量冗余方程和模糊奇偶方程，证明了对系统状态解耦的奇偶向量存在的充分条件，给出了奇偶向量的求解方法，研究了非线性系统的故障检测和故障参数辩识；针对T-S模糊模型建模的具有外部干扰的非线性不确定系统，构造了系统的测量冗余方程和模糊奇偶方程，给出了最优奇偶向量的求解方法，研究了非线性不确定系统的故障检测与诊断。 （3） 研究了基于不确定信息理论的非线性系统综合故障诊断方法。针对基于观测器方法和基于知识方法的各自特点和已有成果，将两类方法相融合，给出了基于模糊理论的一类非线性系统综合故障诊断方法；进一步，将两类方法所得到的故障特征信息作综合性能分析并按照故障诊断性能指标的要求排序，通过粗集理论中基于需求的约简算法来提取诊断规则，给出了基于粗集理论的一类非线性系统综合故障诊断方法。 （4） 研究了基于观测器的短时延网络控制系统的鲁棒故障检测与诊断。通过矩阵分解，将随机短时延对网络控制系统的影响转化为未知有界不确定项，分别给出了短时延网络控制系统的H∞状态观测器和H2／H∞状态观测器设计方法，研究了基于观测器的短时延网络控制系统的故障检测；构造了短时延网络控制系统的测量冗余方程和奇偶方程，给出了对特定传感器和执行器故障敏感的奇偶向量的存在条件，研究了短时延网络控制系统的奇偶方程鲁棒故障诊断。 （5） 研究了基于观测器的不确定长时延网络控制系统的故障检测。在不改变闭环系统的结构前提下，给出了不确定长时延网络控制系统的状态观测器设计方法，研究了不确定长时延网络控制系统的故障检测；针对具有外部干扰的不确定长时延网络
论文目录:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究的目的与意义
1.2 FDD的基本问题
1.2.1 FDD的一些基本概念
1.2.1 FDD的任务和主要研究内容
1.2.2 FDD系统性能评价指标
1.3 FDD的代表性方法和研究现状
1.3.1 基于系统数学模型的方法
1.3.1.1 基于状态估计的方法
1.3.1.2 等价空间的方法
1.3.1.3 基于参数估计的方法
1.3.2 基于信号处理的方法
1.3.2.1 基于δ算子的方法
1.3.2.2 基于小波分析的方法
1.3.2.3 基于工艺参数判别的方法
1.3.2.4 统计校验的方法
1.3.2.5 基于信息融合的方法
1.3.3 基于知识的方法
1.3.3.1 基于不确定信息理论的方法
1.3.3.2 基于定性和半定性的方法
1.3.3.3 专家系统的方法
1.3.3.4 基于模式识别的方法
1.3.3.5 基于故障树的方法
1.3.3.6 基于图论的方法
1.4 本文的主要内容
2 基于自适应模糊观测器的非线性系统鲁棒故障检测与诊断
2.1 引言
2.2 自适应模糊系统
2.2.1 多输入—单输出(MISO)自适应模糊系统
2.2.2 多输入—多输出(MIMO)自适应模糊系统
2.3 基于自适应模糊输出观测器的故障检测
2.3.1 问题描述
2.3.2 改进的AFS参数调节算法
2.3.3 仿真示例
2.4 基于自适应模糊状态观测器和神经网络分类器的故障检测与分类
2.4.1 系统描述
2.4.2 基于自适应模糊状态观测器的故障检测
2.4.3 故障检测仿真示例
2.4.4 基于RBF神经网络的故障分类
2.4.4.1 故障分类原理
2.4.4.2 改进的故障分类算法
2.4.4.3 故障分类仿真示例
2.5 基于AFS的非线性系统故障辩识
2.5.1 系统描述
2.5.2 主要结果
2.5.3 故障辩识仿真示例
2.6 本章小结
3 基于T-S模糊模型的非线性系统奇偶方程鲁棒故障检测与诊断
3.1 引言
3.2 预备知识
3.2.1 T-S模糊模型
3.2.2 奇偶方程故障诊断方法
3.3 基于T-S模糊模型的非线性系统奇偶方程故障检测与诊断
3.3.1 系统描述
3.3.2 模糊奇偶方程
3.3.3 故障检测与诊断
3.3.3.1 故障建模
3.3.3.2 奇偶向量的求解
3.3.3.3 故障检测与诊断的实现
3.3.4 仿真示例
3.4 基于T-S模糊模型的非线性不确定系统奇偶方程鲁棒故障检测与诊断
3.4.1 系统描述
3.4.2 模糊奇偶方程
3.4.3 鲁棒故障检测与诊断
3.4.4 仿真示例
3.5 本章小结
4 基于不确定信息理论的非线性系统综合故障诊断方法
4.1 引言
4.2 预备知识
4.2.1 模糊诊断理论基础
4.2.2 粗糙集理论基础
4.3 基于模糊理论的综合故障诊断方法
4.3.1 综合故障诊断系统结构
4.3.2 综合故障诊断方法
4.3.2.1 确定综合故障诊断的集合和模糊关系矩阵
4.3.2.2 综合故障诊断的实现
4.3.2.3 综合故障诊断的流程
4.3.3 诊断实例
4.3.3.1 电动机的数学模型及额定参数
4.3.3.2 确定诊断集合及模糊关系矩阵
4.3.3.3 基于自适应模糊状态观测器的故障检测
4.3.3.4 综合故障诊断实验结果
4.4 基于粗集理论的综合故障诊断方法
4.4.1 问题描述
4.4.2 基于需求的约简算法
4.4.3 综合故障诊断方法
4.4.4 诊断实例
4.5 本章小结
5 基于观测器的短时延NCS鲁棒故障检测与诊断
5.1 引言
5.2 短时延NCS模型描述
5.3 基于H_∞状态观测器的短时延NCS故障检测
5.3.1 短时延NCS模型的转换
5.3.2 问题描述
5.3.3 主要结果
5.3.4 仿真示例
5.4 基于H_2／H_∞状态观测器的短时延NCS故障检测
5.4.1 问题描述
5.4.2 主要结果
5.4.3 仿真示例
5.5 短时延NCS的奇偶方程故障诊断
5.5.1 短时延NCS的奇偶方程
5.5.2 故障诊断
5.5.3 仿真示例
5.6 本章小结
6 基于观测器的不确定长时延NCS鲁棒故障检测
6.1 引言
6.2 不确定长时延NCS的模型描述
6.3 基于状态观测器的不确定长时延NCS故障检测
6.3.1 问题描述
6.3.2 主要结果
6.3.3 仿真示例
6.4 基于H_∞状态观测器的不确定长时延NCS故障检测
6.4.1 问题描述
6.4.2 主要结果
6.4.3 仿真示例
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文的主要工作
7.2 主要创新点
7.3 研究展望
致谢
作者攻博期间完成的论文
参考文献
发布时间: 2006-12-06
参考文献
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