【摘 要】
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微小故障对系统影响不明显,难以及时检测,容易演化为影响工业生产的重大故障,对其快速、准确地诊断具有非常重要的研究价值。微小故障多隐藏在正常操作范围内,传统的被动故障诊断方法仅利用系统输入输出数据,难以实现有效、及时地检测。主动故障诊断设计最优辅助信号并注入系统达到增强故障特征目的,从而增强对微小故障的检测能力。然而,辅助信号的引入不可避免地对系统性能造成影响,为此本文提出主动故障诊断和跟踪控制器的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:“大数据下复杂流程工业的分布式过程检测与故障诊断”, 项目批准编号:No.61973023;
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微小故障对系统影响不明显,难以及时检测,容易演化为影响工业生产的重大故障,对其快速、准确地诊断具有非常重要的研究价值。微小故障多隐藏在正常操作范围内,传统的被动故障诊断方法仅利用系统输入输出数据,难以实现有效、及时地检测。主动故障诊断设计最优辅助信号并注入系统达到增强故障特征目的,从而增强对微小故障的检测能力。然而,辅助信号的引入不可避免地对系统性能造成影响,为此本文提出主动故障诊断和跟踪控制器的统一设计方法,在保证系统控制性能的同时实现微小故障的及时、高精度地诊断。论文针对带有不确定性和执行器微小故障的线性系统,分别给出了两种不同的主动故障诊断和控制器的融合设计方法,具体如下:基于传递函数模型表达,提出了一种辅助信号结合冗余执行器的主动故障检测方法。该方法首先以提升故障灵敏度和抗干扰鲁棒性为指标构建最优观测器得到残差信号,然后引入辅助输入信号来增大故障系统的残差。同时构建了辅助信号分配器和冗余执行器,保证辅助信号的引入对无故障系统不造成影响,同时保证故障发生时残差迅速变化且高于阈值以实现快速检测。最后给出了随模型不确定项变化的自适应阈值构建方法降低故障检测的保守性。基于状态空间模型表达,提出了基于集员估计的主动故障诊断和控制器的融合设计方法。首先,基于P半径最小化方法构建一个多胞形(zonotopic)估计器来估计系统状态的不确定边界。然后,给出系统在健康和故障运行情况下的状态可达集完全分离的指标,优化得到辅助输入信号。虽然辅助输入信号要求是最小化的,但并不能保证不对系统的控制性能产生影响。因此本方法进一步提出了跟踪控制器与辅助输入信号同时设计的思想,给出了融合的性能指标设计,在最小化辅助输入信号的同时构建最优的跟踪控制器,使得实际系统的输出与给定参考信号跟踪差值最小化。最后仿真验证本文方法可行性。
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