【摘 要】
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针对一类多传感器动态系统同时发生多个执行器故障的情况,提出了一种融合故障诊断方法.利用多传感器数据分别构造检测残差和一组结构残差向量实现了故障的检测和初步分离.在初步分离结果的基础上,利用多模型融合滤波算法对故障进行精确定位并得到状态和故障的融合估计.所提出的方法减少了传统多模型诊断方法的检测延迟和计算量,并通过融合多个传感器的信息提高了故障诊断的准确性.仿真实例证明了所提出方法的可行性和有效性。
【机 构】
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清华大学,自动化系,北京,100084
【出 处】
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第六届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
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针对一类多传感器动态系统同时发生多个执行器故障的情况,提出了一种融合故障诊断方法.利用多传感器数据分别构造检测残差和一组结构残差向量实现了故障的检测和初步分离.在初步分离结果的基础上,利用多模型融合滤波算法对故障进行精确定位并得到状态和故障的融合估计.所提出的方法减少了传统多模型诊断方法的检测延迟和计算量,并通过融合多个传感器的信息提高了故障诊断的准确性.仿真实例证明了所提出方法的可行性和有效性。
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