【摘 要】
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已有基于等价空间的非均匀采样数据系统故障检测方法是以系统模型已知为前提，通过构造和评估残差信号来反映系统期望行为与实际运行模式之间的不一致性。若模型参数未知，需采用系统辨识方法先辨识模型，再求取相应的等价向量。本文从子空间辨识角度，研究一种基于非均匀采样数据驱动的故障检测直接设计方法，不需要已知系统的模型信息，即可同时实现快速率残差产生和相应等价矩阵的降维。首先，针对输入输出训练数据，利用提升技术
【机 构】
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浙江大学控制科学与控制工程系, 杭州 310027 杭州电子科技大学系统建模与信息处理实验室, 杭
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已有基于等价空间的非均匀采样数据系统故障检测方法是以系统模型已知为前提，通过构造和评估残差信号来反映系统期望行为与实际运行模式之间的不一致性。若模型参数未知，需采用系统辨识方法先辨识模型，再求取相应的等价向量。本文从子空间辨识角度，研究一种基于非均匀采样数据驱动的故障检测直接设计方法，不需要已知系统的模型信息，即可同时实现快速率残差产生和相应等价矩阵的降维。首先，针对输入输出训练数据，利用提升技术和子空间方法，建立非均匀采样系统的线性时不变子空间提升模型；接下来，通过引入能够消除训练集中未知干扰和故障的辅助变量，设计基于等价空间的残差产生器；然后再利用求等价矩阵解不唯一性的特点，求得使残差系统满足因果约束的降维等价矩阵，最后通过逆提升运算，实现残差产生的快速化。仿真验证了所提方法的有效性。
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