非线性网络控制系统的故障检测

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【国家自然科学基金】_网络化非线性系统_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

推荐指数 3 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词推荐指数 t-s模糊模型 4 网络化控制系统 3 时滞依赖 3 容错控制 3 网络控制系统 2 鲁棒性 1 鲁棒容错控制 1 非线性系统 1 非线性时滞网络控制系统 1 随机数据包丢失 1 船舶自动舵控制器 1 耗散性 1 网络控制 1 网络化系统 1 稳定性 1 模糊pid 1 时滞 1 时变时延 1 故障检测 1 参数自适应 1 丢包 1 lmi 1
科研热词推荐指数网络化控制系统 6 容错控制 4 t-s模糊模型 4 时滞依赖 3 鲁棒容错控制 1 非线性网络控制系统 1 被动行走 1 联合指挥实验室(jdl)模型 1 网络延时 1 经济负荷分配 1 粒子群优化算法 1 竞争 1 硬件在环 1 电力系统 1 状态观测器 1 滑模控制 1 混沌 1 模糊系统 1 数据融合 1 故障检测 1 异步牵引电机 1 建模 1 多传感器系统 1 多agent系统 1 合作 1 反馈线性化 1 双足机器人 1 动态输出反馈 1 列车通信控制网络 1 信息融合 1 保性能 1 伺服压力机 1 t-s模型 1 t-s云模型 1 simulationx 1 poincare映射 1 h∞完整性 1
2014年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词模型预测控制支持向量回归机非线性耦合控制非线性系统非线性优化超混沌贪婪追踪算法粒子群优化混沌条件概率忆阻器廓形误差平面曲线轮廓多智能体粒子群多智能体压缩感知切换面切换系统 x-c直驱平台 lyapunov指数 jacobi矩阵 chua电路

500kV变电站交流系统环网故障自动检测方法

500 kV变电站交流系统环网故障自动检测方法摘要：电力系统电力负荷增长迅猛、电网结构日趋复杂，加之新技术应用与传统保护装置改造升级，使变电站运行维护面临诸多挑战。

其中环网故障是影响供电可靠性与安全稳定性的重要因素。

关键词：500kV；变电站；交流系统；环网故障；自动；检测方法为解决电力系统安全稳定运行难题，本文针对500 kV变电站进行了交流系统环网故障自动检测方法的研究。

为提高电力系统运行稳定性及可靠性，电网企业加大了变电站自动化设备和技术改造力度，其中智能变电站的建设成为一大热点。

文章介绍了一种基于人工智能的变电站交流系统环网故障自动检测方法，该方法能实现交流环网故障的自动检测。

一、概述目前，在我国电网中，主要采用的站变保护装置有二次侧环网自动监视装置、站变差动保护装置和二次侧环网自动监视及报警保护装置等。

站变保护是对变电所站变接线的一次设备进行常规状态下的二次信号检测。

在高压部分，对二次侧环网故障自动检测主要采用的是故障测距法和故障模拟法。

传统环网故障测距方式一般采用电流互感器直接测得的环电阻，但该方法存在着测量精度低、稳定性差以及不能满足实际需求等缺点。

而目前应用最多的是利用相量法和电流电压法计算出故障点的电气量并作为一次电流测量值，然后再由电流电压法测得的二次侧环网故障信息。

该方法通过计算出环电阻，再通过人工设定的计算公式进行自动求环。

但由于现场安装环境、设备参数、操作方式以及人为原因等诸多因素会影响数据精度与计算结果。

因此本文提出了一种基于人工智能的变电站交流系统环网故障自动检测方法，该方法通过人工智能神经网络自动生成环网故障信息，进而实现自动检测交流系统环网故障，以提高电网供电可靠性与安全稳定性，满足智能变电站建设需求。

智能变电站作为一个集成了电气、计算机、通信等技术于一体的智能系统，它采用了先进的数字化、网络化和智能化等技术使变配电自动化从被动保护走向主动保护。

其中站变保护是智能变电站中一种重要设备之一，其可以实时监测站变三相电流是否正常以及一次电压是否出现异常。

【国家自然科学基金】_控制系统理论_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801

科研热词线性矩阵不等式自适应控制网络控制系统鲁棒控制非线性系统时滞 h∞控制模糊控制非线性观测器神经网络滑模控制最优控制仿真稳定性电力系统混沌状态反馈鲁棒性永磁同步电机变结构控制线性矩阵不等式(lmi) 时滞系统振动控制建模切换系统保性能控制电力市场混沌同步数据包丢失故障诊断容错控制同步反馈线性化动力学分岔信息融合非线性控制遗传算法输出反馈网络化控制系统模型参考自适应智能控制参数辨识主动队列管理滑模变结构控制混沌系统机器人数值模拟控制系统供应链不确定性
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推荐指数 63 30 30 26 24 21 20 19 19 18 17 16 16 16 15 13 13 13 12 11 11 11 10 10 9 9 9 8 8 8 8 8 8 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6 6 6 6
2009年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

飞控系统主动容错控制技术综述

第29卷　第12期系统工程与电子技术Vol.29　No.122007年12月Systems Engineering and Electronics Dec.2007文章编号:10012506X (2007)1222106205收稿日期:2007-04-18;修回日期:2007-05-25。

基金项目:国家自然科学基金(60574083);国家“863”高技术计划基金(2006AA12A108);航空科学基金(2007ZC52039)资助课题作者简介:姜斌(1966-),男,教授,博导,博士后,主要研究方向为故障检测、容错控制、非线系统控制、飞行和鲁棒控制等。

E 2mail :binjiang @飞控系统主动容错控制技术综述姜　斌1,杨　浩1,2(1.南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016; GIS 2CN RS ,UMR 8146Universit édes Sciences et Technologies de Lille ,59655Villeneuve d ’Ascq cedex ,France ) 摘　要:从控制工程的角度对目前飞行控制系统和空中交通的主动容错控制方法进行了归纳和总结。

首先分析了飞行控制系统主要的故障类型,包括舵面故障、传感器故障和过程故障。

然后根据线性和非线性飞机模型,分别介绍了相关的容错控制技术,主要分为基于模型和基于知识两大类。

对于空中交通系统的容错控制技术也做了深入的阐述。

最后,对飞行控制系统主动容错控制技术领域目前存在的一些问题以及未来的发展方向进行了探讨。

关键词:飞控系统;故障诊断;容错控制中图分类号:TB 277 文献标志码:ASurvey of the active fault 2tolerant control for flight control systemJ IAN G Bin 1,YAN G Hao 1,2(1.Coll.of A utomation Engineering ,N anj ing Univ.of A eronautics and A st ronautics ,N anj ing 210016,China;2.L A GIS 2CN RS ,UM R 8146Universit édes S cienceset Technologies de L ille ,59655V illeneuve d ’A scq cedex ,France ) Abstract :The recent result s of fault 2tolerant control for flight control systems and air traffic systems are surveyed from control engineering point of view.Firstly ,several main fault modes are analyzed ,including act u 2ator fault s ,sensor fault s and process fault s.Then based on linear and nonlinear flight models ,fault 2tolerant control met hods are introduced ,which are largely divided into model based techniques and knowledge based ones.Some discussions are also made for air traffic systems.Finally ,the perspectives of fault 2tolerant control technology for flight control systems are predicated.K eyw ords :flight control system ;fault diagnosis ;fault 2tolerant control0　引　言随着现代飞控系统对其各部件的可靠性、准确性的要求越来越高,故障诊断和容错控制技术的研究引起了相关研究领域的重视,各个领域(如机械设计、振动设计、民航工程等)分别从自身的角度提出了相应的方法[1-2]。

【国家自然科学基金】_非线性检测_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

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科研热词非线性滤波非线性动力学非线性检测故障诊断微弱信号检测建模非线性系统随机共振重复控制遗传算法辐射源信号误差补偿观测器裂缝检测被动跟踪自适应估计线性矩阵不等式滑模观测器模糊控制时频分析故障检测支持向量机摩擦损伤检测微型诊疗装置定位多分量反馈线性化分水岭算法信号检测 rbf神经网络 bp神经网络齿轮裂ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ故障鲁棒性高阶统计量高精度高斯混合模型高效液相色谱法高振强马尾松毛虫马尾松马尔科夫切换模型马尔可夫过程飞控系统颜色特征频率调制光谱术预测模型预测控制韦伯感知原理面部特征点定位非高斯噪声

基于深度学习的故障诊断方法综述

随着航空航天技术的快速发展，飞行器在军事、民用等领域的应用越来越广泛。然而，飞行器故障的发生会给人们的生命财产带来严重威胁，因此飞行器故障诊断具有重要意义。近年来，深度学习技术的发展为飞行器智能故障诊断提供了新的解决方案。
飞行器故障诊断问题阐述
飞行器故障诊断是一个多层次、多因素的复杂问题，涉及到机械、电子、控制等多个领域。传统的故障诊断方法主要基于专家经验和模式识别，但面对复杂的故障模式和多变的运行环境时，其局限性愈发明显。因此，寻求更加智能、高效的故障诊断方法成为当务之急。
3、基于卷积神经网络的方法：卷积神经网络是一种广泛应用于图像识别领域的深度学习算法，可以有效地提取图像中的局部特征和空间关系。在故障诊断中，基于卷积神经网络的方法可以实现故障图像的自动分类和识别。
深度学习故障诊断方法的应用
深度学习在故障诊断中具有广泛的应用前景，以下是一些典型的实际应用案例：
深度学习故障诊断方法综述
深度学习是一种新兴的机器学习方法，其通过建立多层神经网络来模拟人脑神经网络的运作方式，从而实现对复杂数据的处理和分析。在故障诊断领域，深度学习被广泛应用于各种设备和系统的故障检测与识别，其具有自适应、自学习和鲁棒性强的优点，可以有效地提高故障诊断的准确性和效率。
基于深度学习的故障诊断方法主要包括以下几类：
文献搜集与整理
在基于深度学习的故障诊断与预测方法方面，目前主要的研究集中在神经网络、深度学习模型和数据集等方面。
神经网络是故障诊断与预测领域应用最为广泛的一种深度学习技术。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是两种最常用的神经网络模型。其中， CNN适用于处理图像和传感器数据，而RNN适用于处理时序数据。通过训练神经网络对历史数据进行学习，可以实现故障预测和异常检测。

本科毕业设计---基于神经网络的电子线路故障诊断

1 绪论随着现代化大生产的发展，电子线路故障诊断技术的研究越来越重要。

根据电子线路的特点可将电子线路故障诊断分为模拟电路的故障诊断和数字电路的故障诊断。

在现代电子设备中，绝大部分电子设备故障是由于模拟电路故障导致的，可以说，模拟电路的可靠性几乎决定了电子设备的可靠性。

1.1 模拟电路故障诊断的背景意义目前，模拟电路在航天、通信、自动控制、家用电器等许多方面得到广泛地应用。

随着电子技术的发展,模拟电路的集成程度越来越高,规模越来越大。

因此，对模拟电路的工作的有效性、可靠性、可维修性等提出了更高的要求。

在模拟电路故障发生后,要求能及时将导致故障的原因诊断出来,以便检修和替换。

对模拟电路的生产部门来说,同样也要求能及时诊断出故障，以便改进工艺,提高产品的合格率。

对于某些重要设备中的模拟电路，还要求进行故障的预测，即对正常工作中的模拟电路进行不断的检测，在元件发生故障前就进行替换，以避免故障的发生。

根据电子技术的发展状况，由以下三点说明模拟电路故障诊断技术的紧迫性:第一，微电子学时代的到来,电子线路的复杂性和密集性明显增加, 成千上万个电路元器件集成在一个小芯片上,而对这些电路元器件的测试仅限于为数有限的引出端子之上，如此,通常的测量，微调的手段将不再实用甚至无济于事。

第二，在无线电电子系统中, 数字电路不能完全取代模拟电路，数字电路的故障诊断方法也不能取代模拟电路的故障诊断方法。

第三，现代电子系统复杂度的增加,系统的可靠性显得更为重要,因此,必须提高电子系统的可靠性。

综上所述,工业生产对模拟电路提出了新的要求,微电子技术的快速发展对模拟电路的测试和诊断也提出迫切的要求,这就使得科技人员不得不进一步探索模拟电路的测试和诊断上的新理论和新方法,研发新的测试和诊断设备以适应时代的需求。

所以，开展模拟电路故障诊断的研究是一项非常有意义的课题。

1.2 模拟电路故障诊断的发展与现状相对于数字电路故障诊断而言，模拟电路故障诊断的发展较为缓慢，其中主要原因有以下六点：1）故障状态的多样性。

自动控制系统实验教案

自动控制系统实验教案一、实验目的1. 理解自动控制系统的原理和组成；2. 熟悉常见自动控制器的结构和功能；3. 掌握自动控制系统的设计和调试方法；4. 培养动手能力和实验技能。

二、实验原理1. 自动控制系统的基本概念：系统、输入、输出、反馈、闭环、开环等；2. 自动控制器的分类：比例控制器、积分控制器、微分控制器、PID控制器等；3. 自动控制系统的设计方法：频率域设计、时域设计、状态空间设计等；4. 自动控制系统的稳定性分析：闭环系统、开环系统、李雅普诺夫稳定性定理等。

三、实验设备与器材1. 实验台：自动控制系统实验台；2. 控制器：比例控制器、积分控制器、微分控制器、PID控制器等；3. 传感器：温度传感器、压力传感器、流量传感器等；4. 执行器：电动机、电磁阀、调节阀等；5. 仪器仪表：示波器、信号发生器、万用表等。

四、实验内容与步骤1. 实验一：比例控制器实验a. 了解比例控制器的工作原理；b. 搭建比例控制器实验电路；c. 调试比例控制器，观察控制效果；2. 实验二：积分控制器实验a. 了解积分控制器的工作原理；b. 搭建积分控制器实验电路；c. 调试积分控制器，观察控制效果；3. 实验三：微分控制器实验a. 了解微分控制器的工作原理；b. 搭建微分控制器实验电路；c. 调试微分控制器，观察控制效果；4. 实验四：PID控制器实验a. 了解PID控制器的工作原理；b. 搭建PID控制器实验电路；c. 调试PID控制器，观察控制效果；5. 实验五：自动控制系统稳定性分析a. 了解闭环系统稳定性分析方法；b. 搭建实验电路，进行稳定性分析；c. 改变系统参数，观察稳定性变化；五、实验要求与评价1. 实验要求：a. 按时完成实验任务；b. 正确操作实验设备，注意安全；c. 认真观察实验现象，记录实验数据；2. 实验评价：a. 实验操作的正确性；b. 实验数据的准确性；c. 实验分析的深入程度；六、实验六：模拟工业过程控制1. 目的：学习工业过程控制的基本原理。

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ｓｓｅｒｒｐｓｄＦｎｌ，ｏｅｎｍｅｉａｘｍｐｅｉｉｅｏｉｕｔａｅｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｈｒｐｓｄｒｓｌ．ｙｔｍｓａｅｐｏｏｅ．ｉａｌｙｎｕｒｃｌａｌｇｖｎｔｌｓｒｔｈｆｅｔｎｓｆｔｅｐｏｏｅｅｕｔｅｓｌｖｓ
ｎｔｒｅｏｔｌｙｔｍｖｓｇｔｄｉｔ，ａｅｎａＴＳｆｚｙｄｌｔｅｂｅｔｓｉａｉｄａｄｍａｋｔｏｓｓｒｍｅｋｄｃｎｒｓｓｉｉｅｔａ．Ｆｒｌｂｓｄｏｚｅ，ｈｊｃｉｌｅｒｅ．Ｒｎｏｐｃｅｌｓｅｏｏｗｏｓｅｓｎｉｅｓｙｕｍｏｏｎｚｆ
ｑａｉｙｕｌｔ
０引言
相对于传统的点对点式的控制系统的一系列缺点，网络控制系统（ｅｗｏｋｄｃｎｒｌｓｓｅｎｔｒｅｏｔｏｙｔｍ，ＮＳＣ）可资源共享，且操作灵活、维护方便、易于扩展，因此得到了越来越广泛的应用［］１。但是由于网络控制系统在数据传输时存在网络的介入，因此节点竞争失败、信息交换延迟以及数据丢包等问题必然难以避免，这使得系统的性能受到严重影响，甚至造成系统的失稳，并使得网络环境下系统故障比一般控制系统更为复杂。针对网络控制系统的这些特点国内外学者已进行了相应的研究，但主要集中在系统建模、稳定性分析以及控制方面＿Ｊ４，并且大多针对于线性系统，而在实际的应用中，
过数值仿真实验验证了该方法的有效性。
关键词：非线性网络控制系统；ＴＳ糊模型；故障检测；随机丢包；线性矩阵不等式－模中图法分类号：２３文献标识号：ＴＰ７Ａ文章编号：１０ —０４（０２４１２ —４００７２２１）０—３９０
Ｆａｌｄｔｃｉｎｆｒｎｎｉｅｒｎｔｒｅｏｔｏｙｔｍｔｕｔｅｅｔｏｏｏｌａｅｗｏｋｄｃｎｒｌｓｓｅｗｉｎｈｒｎｏｐｃｅｏｓｓａｄｍａｋｔｌｓｅ
ＭＡ。ＣＩＢａ — ｏｇＹｅＵｏｔｎ
ｔｅｓｎｏｏｔｅｃｎｒｌｒａｄｆｏｔｅｃｎｒｌｒｔｈｃｕｔｒａｅｓｕｔｎｏｓｙｃｎｉｅｅ．ＡｎｈａｄｍａｋｔｌｓｅｈｅｓｒｔｈｏｔｏｌｎｒｍｈｏｔｏｌｏｔｅａｔａｏｒｉｌａｅｕｌｏｓｄｒｄｅｅｍｄｔｅｒｎｏｐｃｅｓｓｏａｅｄｓｒｅｙａｂｎｒｗｉｈｎｅｕｎｅｓｔｆｉｇａＢｅｎｕｌｄｓｒｕｉｎｒｅｃｉｄｂｉａｙｓｔｉｇｓｑｅｃａｉｙｎｒｏｌｉｉｉｔ．Ｓｃｎｌ，ｔｅｆｚｙｏｓｒｅｅｉｎｄｂｓｎｂｃｓｔｂｏｅｏｄｙｈｕｚｂｅｖｒｉｄｓｇｅｙｕｉｇｓｔｅｆｚｙｄｍｉａｔｓｂｙｔｍｕｅＭｏｅｖｒｕｆｉｎｏｄｔｎｏｓｍｐｏｉａｔｂｌｙｏｈｂｅｖｒｂｓｄｃｏｅ－ｏｈｕｚｏｎｎｕｓｓｅｒｌ．ｒｏｅ。ｓｆｉｅｔｃｎｉｏｓｆｒａｙｔｔｌｓａｉｔｆｔｅｏｓｒｅ— ａｅｌｓｄｌｐｃｉｃｉｏ
Ｋｅｒｓｎｎｉｅｒｎｔｒｅｏｔｏｙｔｍ；Ｔｕｚｄｌａｌｄｔｃｉｎ；ｒｎｏｐｃｅｏｓｓｉｅｒｍａｒｘｉｅｙｗｏｄ：ｏｌａｅｗｏｋｄｃｎｒｌｓｓｅｎＳｆｚｙｍｏｅ；ｆｕｔｅｅｔｏａｄｍａｋｔｌｓｅ；ｌａｔｉｎ — ｎ
２１年４月０２
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＮＧＲＩＡＮＤＳＧＮＤＥＩ
Ａｐ．１２ｒ２０
第３卷３
第４期
Ｖｏ３Ｎｏ４Ｌ３．
非线性网络控制系统的故障检测
马晔，崔宝同
（南大学物联网工程学院，江苏无锡２４２）江１１２
摘要：针对一类具有随机丢包的非线性网络控制系统，研究了系统的故障检测问题。基于ＴＳ模糊模型将对象线性化，－考虑了控制器和执行器之间、控制器和传感器之间的随机丢包现象，采用满足Ｂｒｏｌ分布的二进制序列来描述数据传输ｅｎｕｌｉ的随机丢包。同时利用模糊主导子系统规则，设计了模糊观测器，给出了基于观测器闭环系统渐近稳定的充分条件，并通
（ｃｏｌｏｏＥｇｎｅｉｇｉｎｎｎＵｎｖｒｉ，Ｗｕｉ１１２ｈｉａＳｈｏｆＩＴｎｉｅｒｎ，Ｊａｇａｉｅｓｔｙｘ４２，Ｃｎ）２
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ⅵ ｈｔｅｐｅｅｃｆｒｎｏｐｃｅｏｓｓｅｆｃｓｉｈｅｗｏｋｈｒｂｅｏａｌｄｔｃｉｎｆｒａｃａｓｏｏｌｅｒｔｈｒｓｎｅｏａｄｍａｋｔｌｓｅｆｔｎｔｅｎｔｒ，ｔｅｐｏｌｅｍｆｆｕｔｅｅｔｏｌｓｆｎｎｉａｏｎ