基于迭代学习的离散切换系统故障估计

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针对一类具有任意切换序列的离散切换系统的故障估计问题,提出了一种新的故障估计算法.该算法利用引入的虚拟故障信号构建出故障估计器,并利用残差信号通过迭代学习方法对引入的虚拟故障进行逐次修正.使虚拟故障随着迭代次数的增加逐渐逼近实际故障.利用压缩映射方法严格证明了算法在各个子区间上的收敛性,给出了算法的收敛条件.理论分析表明,所提算法能够在有限区间上精确估计出切换系统发生的不同类型故障.最后通过仿真实验进一步验证了所提算法的有效性. Aiming at the problem of the fault estimation of a class of discrete switched systems with arbitrary switching sequence, a new fault estimation algorithm is proposed. The algorithm uses the introduced virtual fault signal to construct the fault estimator and uses the residual signal to iterate the learning method The introduced virtual fault is modified one by one so that the virtual fault gradually approximates the actual fault as the number of iterations increases. The convergence of the algorithm is strictly proved by using the compression mapping method and the convergence condition of the algorithm is given. The theoretical analysis shows , The proposed algorithm can accurately estimate the different types of faults occurring in the switching system in the finite interval.Finally, the validity of the proposed algorithm is further verified by simulation experiments.
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