动态系统故障诊断的未知输入观测器组方法

基于L_2观测器的Takagi-Sugeno系统故障诊断研究

局部ＴＳ模糊模型『］则描述如下： — ４规Ｒｌｉｉｌ …，：Ｊｔｉ帆ｔｅｕｅ（＝，Ｎ）ｉｏ（）ｓｈｎ２ｆＪ（＝，ＢｆｘｔＡ）ｆ）－＋Ｊ
ｔｔｘＤ１ｙ￣ｃ＠－ｆ（
（）１
受到限制。 — ＴＳ模糊模型是一种描述动态非线性系统的简单方法，用局部线性化的线性模型来描述非线性系统。运用基于它
２２使用情况．
通过现场使用来看，临时支护装置使用安全系数高，该操作简单、使用便捷，在满足安全生产需要的基础上，提高了支
护效率，快掘进速度，效改善了工作面掘进过程中的临时加有支护效果。存在主要优点如下：
Ｔｓ模型的方法，行故障诊断的研究，经成为近年来控制 — 进已领域的热点。文献＿对ＴＳ模糊模型，出了一种基于Ｌ ¨ 针 — 给ＭＩ
其中ＥＲ是状态向量，『 ∈Ｒ “ｆ是系统输入，（ＪｙＯＥＲ是系统输出荆Ｒ待检测的故障信号。Ａ，是具有适当维Ｂ，ｃ，数的已知常矩阵。 ∞（为可测变量，（一，为模糊集合，Ｉ）江１２，）ｖ（）ｃＯ属于模糊集隶属度函数且满足：ｆ是ｏ））
进一步应用Ｌ２优化技术１给出故障检测滤波器设计的Ｌ３］，ＭＩ
方法。
１预备知识
１１系统描述．

动态系统的鲁棒故障检测与诊断技术

动态系统的鲁棒故障检测与诊断技术
目录
01 一、动态系统的定义和解释
02
二、鲁棒故障检测的基本方法
03
三、鲁棒故障诊断的技术和方法
04 四、总结
05 参考内容
在现代化的工业和制造业中，动态系统扮演着重要的角色。然而，系统故障可能会导致生产过程中的断和产品质量下降。因此，对动态系统进行鲁棒故障检测与诊断至关重要。本次演示将介绍动态系统的鲁棒故障检测与诊断技术，包括基本方法和诊断技术。
谢谢观看
通过对系统运行数据进行采集和分析，我们发现异常噪音和振动与电机的电流和转速有密切关系。通过对比正常运行数据和故障数据，我们发现电机的电流和转速存在明显的波动。这表明电机的控制电路可能存在故障。为了验证这个推断，我们采取了更换电机的控制电路板的方法。
在更换控制电路板后，系统的运行恢复正常，异常噪音和振动消失。这表明控制电路板是故障的根源。通过这个例子，我们可以看到通过常规测试、数据分析和更换部件的方法，我们可以有效地检测和诊断动态系统的故障。
三、鲁棒故障诊断的技术和方法
1、基于模型的诊断
基于模型的诊断是一种常见的故障诊断方法。它通过建立系统的数学模型，根据模型输出与实际输出的差异来检测故障。该方法需要对系统有深入的了解，并根据实际系统建立相应的数学模型。基于模型的诊断可以结合鲁棒控制方法，提高系统的容错性能。
2、基于历史的诊断
四、实例分析
为了更好地说明故障检测和诊断方法的应用，我们以一个简单的机械系统为例。这个系统由电机、传动轴、轴承和负载组成。当系统出现故障时，可能会出现异常噪音和振动。
首先，我们可以通过常规测试来检查系统的运行状况。目视检查可以发现轴承的磨损和负载的松动；听诊可以识别出异常噪音；触觉检查可以感受到振动的存在。如果这些常规测试没有发现故障，我们可以进一步采取数据分析的方法。

1故障诊断与容错控制综述

4.4 FDD系统的性能评价体系：
① 早期检测的灵敏度：是指一个故障检测系统对“小” 故障信号的检测能力(灵敏性)。 ② 故障检测的及时性 : 是指当诊断对象发生故障后检测系统在尽可能短的时间内检测到故障发生的能力。 ③ 故障检测的误报率、错报率和漏报率：误报率是指系统没有发生故障却被错误地判定出现了故障；错报率是指系统发生了故障，诊断系统也检测到故障，但将故障发生的部位、时间或大小等判断错了；漏报率则是指系统中出现了故障却没有被检测出来的情形。
识别系统
故障诊断
4.1

故障特征提取：
故障特征提取就是通过数据测量和一定的信息处理技术获取反映系统故障的特征描述的过程。故障特征提取的主要方法有：直接观察和测量；参数、状态估计或滤波与重构；利用 FFT 、谱分析、小波分析等信号处理、PCA分析、神经元网络 (ANN) 、粗糙集 (RS) 理论对测量值进行信息处理。
FDD的任务和主要研究内容

FDD的主要任务是：当系统发生故障时，找出故障的特征描述，并利用它进行故障检测、预报、分离、辨识，进而实现对故障决策。
装备运行
信号测取
特征信号
信号提取
信息处理
征兆
诊断故障
决策
FDD的任务和主要研究内容

FDD的主要研究内容包括： FDD 系统的故障特征提取、故障建模、故障预报、故障检测、故障诊断和故障评价与决策、性能评价体系等几个方面。故障检测、故障预报、故障分离与辨识可以包含在 FDD方法的研究中。故障诊断原理图如图所示：
4.4 FDD系统的性能评价体系：

在设计一个FDD系统时，必然涉及到系统的性能及其评估体系，这方面的研究工作目前比较滞后。概括起来，已有的评价故障诊断系统的性能指标大体上可分为以下三个方面： (1) 检测性能指标(Detection Performance index) ① 早期检测的灵敏度： ② 故障检测的及时性； ③ 故障检测的误报率、错报率和漏报率； (2) 诊断性能指标(Diagnosis Performance index) ① 故障分离能力； ② 故障辨识的准确性； ③ 新颖故障和多/组合故障的诊断能力；

基于迭代学习-未知输入观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

基于迭代学习-未知输入观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构贾庆贤;张迎春;沈毅;吴丽娜【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(34)1【摘要】A robust fault reconstruction method based on the iterative learning- unknown input observer (IL-UIO) is proposed for actuator fault in satellite attitude control systems (ACS). Firstly, considering space disturbance torque, model uncertainties and gyro drift, the nonlinear model of attitude control is established when a three-axis stability satellite runs in a small angle maneuver. Secondly, based on the disturbance decoup ling principle of UIO and H∞ control theory, the IL-UIO is designed to estimate attitude Euler angles and angular velocities, and the IL algorithm is used to achieve actuator robust fault reconstruction. Using the Lyapunov stability theorem, the stability of IL-UIO and the ultimate boundedness of dynamic fault errors are proved, the parameter matrixes of IL-UIO are solved effectively in terms of linear matrix inequality (LMI) toolbox. Finally, mathematical simulation is performed to validate the solution in satellite closed-loop ACS, and simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.%针对卫星姿控系统出现执行机构故障,提出一种基于迭代学习-未知输入观测器( iterative learningunknown input observer,IL-UIO)的鲁棒故障重构方法.首先,考虑卫星出现空间干扰力矩、模型不确定性以及陀螺漂移,建立小角度机动时的非线性姿控系统模型.其次,采用UIO干扰解耦原理和H∞控制思想,设计IL-UIO估计卫星姿态欧拉角和角速度的同时,利用IL算法实现执行机构鲁棒故障重构.并利用Lyapunov稳定性理论证明了IL-UIO稳定性和动态故障偏差最终有界,通过线性矩阵不等式(linear matrix inequaliry,LMI)工具箱求解了观测器部分参数矩阵.最后,建立卫星闭环姿控系统并进行仿真,仿真结果验证了此方法的有效性.【总页数】5页(P120-124)【作者】贾庆贤;张迎春;沈毅;吴丽娜【作者单位】哈尔滨工业大学卫星技术研究所,黑龙江哈尔滨150001;深圳航天东方红海特卫星有限公司,广东深圳518057;哈尔滨工业大学卫星技术研究所,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学卫星技术研究所,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP207【相关文献】1.基于未知输入观测器的风机变桨系统的鲁棒故障诊断研究 [J], 王磊;文传博;2.基于广义未知输入观测器的鲁棒故障估计方法 [J], 邓露;文传博;张素君3.基于未知输入观测器的风机变桨系统的鲁棒故障诊断研究 [J], 王磊;文传博4.基于比例积分观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构 [J], 张迎春;贾庆贤;李化义;耿云海5.基于迭代学习观测器的卫星姿态控制系统的鲁棒容错控制 [J], 管宇;张迎春;沈毅;贾庆贤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于未知输入集员滤波器的不确定r系统故障诊断

基于未知输入集员滤波器的不确定r系统故障诊断
汤文涛;王振华;王烨;沈毅
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2018(044)009
【摘要】针对一类具有参数不确定性和未知扰动的线性系统,提出了一种新的执行器故障诊断方法.将指定执行器故障视为未知输入,利用全对称多胞形近似状态边界,本文设计了一种未知输入全对称多胞形集员滤波器,以估计测量输出的上下边界.在此基础上,提出了一种利用一组未知输入滤波器的故障检测与分离策略.通过一个飞行控制系统的数值仿真验证了所提出方法的有效性.
【总页数】8页(P1717-1724)
【作者】汤文涛;王振华;王烨;沈毅
【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨 150001 中国;哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨 150001 中国;西班牙加泰罗尼亚理工大学机器人与工业信息研究所巴塞罗那 C/. Llorensi Artigas 4-6, 08028 西班牙;哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 中国
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测 [J], 张正道;胡寿松
2.基于未知输入观测器的风机变桨系统的鲁棒故障诊断研究 [J], 王磊;文传博;
3.基于T-S模型的非线性系统故障诊断集员滤波器的设计 [J], 苗琳璐;王武;李玉榕
4.基于未知输入滤波器的过驱动系统故障诊断方法 [J], 周萌;王振华;沈毅;王艳
5.风力机系统基于H_/H∞未知输入观测器的故障诊断 [J], 陈宣含; 沈艳霞; 吴定会因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

现代控制理论试习题(详细答案

现代控制理论试题B 卷及答案一、1 系统[]210,01021x x u y x ⎡⎤⎡⎤=+=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦能控的状态变量个数是，能观测的状态变量个数是cvcvx 。

2试从高阶微分方程385y y y u ++=求得系统的状态方程和输出方程（4分/个）解 12。

…..233118x x x x y x ==--=010080x ⎡⎢=⎢⎢-⎣分） 00⎣(5分)解 1．答：若存在控制向量序列(),(1),,(1)u k u k u k N ++-，时系统从第k 步的状态()x k 开始，在第N 步达到零状态，即()0x N =，其中N 是大于0的有限数，那么就称此系统在第k 步上是能控的。

若对每一个k ，系统的所有状态都是能控的，就称系统是状态完全能控的，简称能控。

…..….…….（3分）2.[][]320300020012 110-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=CA ………..……….（1分） [][]940300020012 3202=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=CA ……..……….（1分） ⎤⎡⎤⎡110C 1分）0140x ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ ()⎥⎦⎢⎢⎢⎣-=-8181881C U ……..…………..…….…….（1分） 11188P ⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦……..………….…..…….…….（1分） ⎦⎤⎢⎣⎡=43412P ……..………….…...…….…….（1分）1314881148P -⎡⎤-⎢⎥=⎢⎥--⎢⎥⎣⎦..………….…...…….…….（1分） 101105C A PAP -⎡⎤==⎢⎥-⎣⎦………….…...…….…….（1分） ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==1011 43418181Pb b C ……….…...…….…….（1分）1分）解（3分） 3分）2分）（81分）11121112221222420261p p p p p ⎪-+=⎨⎪-=-⎩………...……....…….…….（1分） 112212743858p p p ⎧=⎪⎪=⎨⎪=⎪⎩………...…………....…….…….（1分）1112122275485388p p P p p ⎡⎤⎡⎤⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦...…………....…….…….（1分） 111211122275717480 det det 05346488p p P p p ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=>==>⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦………...（1分） P 正定，因此系统在原点处是大范围渐近稳定的.………（1分）八、给定系统的状态空间表达式为1010x --⎡⎢=-⎢⎢⎣2322213332223321(21)3313332(3)(26)64E E E E E E E E E E E λλλλλλλλλλ=+++++++++++++=+++++++++ -- 2分又因为 *32()331f λλλλ=+++ ------- 1分列方程32123264126333E E E E E E +++=++=+= ----- 2分1232,0,3E k E =-==- ----------- 1分观测器为10312ˆˆ0110010113x x u y ---⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦------- 1分方法 2λ⋅分分分分10ˆ0110x -⎡⎢=-⎢⎢⎣九分） 1200A tAt A t e e e ⎛⎫= ⎪⎝⎭1A t t e e =…………………………..……….（1分） 11210()12s sI A s ---⎛⎫-= ⎪--⎝⎭101111212s s s s ⎛⎫ ⎪-= ⎪ ⎪- ⎪---⎝⎭………..……….（1分）(){}2112220t A t t t t e e L sI A e ee --⎛⎫=-= ⎪-⎝⎭……….…（1分）()112200000t At tt tt e e L sI A e e e e --⎛⎫ ⎪⎡⎤=-= ⎪⎣⎦ ⎪-⎝⎭……….……….（2分） 222001000001t t tt t t t e e e e e e e ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭……………..……….（2分）一、（（ × （ × （ √ （ √二、（的能控标准型、能观标准型和对角线标准型，并画出能控标准型的状态变量图。

adrc自抗扰控制算法

adrc自抗扰控制算法ADRC（Active Disturbance Rejection Control）自抗扰控制算法是一种用于控制系统的先进控制方法。

它通过引入扰动观测器，将系统的扰动建模为一个未知的外部输入，然后利用扰动观测器来估计和抵消这些扰动，从而提高系统的鲁棒性和控制性能。

ADRC算法的核心思想是通过建立一个扰动观测器来估计和抵消系统的扰动。

扰动观测器是一个动态系统，它的输入是系统的测量输出和控制输入，输出是对系统扰动的估计。

通过将扰动观测器的输出与系统的测量输出相减，可以得到系统的扰动，然后通过将扰动的估计值作为一个补偿信号添加到控制输入中，实现对扰动的抵消。

ADRC算法的优势在于它能够有效地抵消系统的各种扰动，包括外部扰动、模型误差和参数变化等。

它不需要精确的系统模型，也不需要对扰动进行精确的建模，因此具有很强的鲁棒性。

此外，ADRC算法还可以通过在线参数整定来实现自适应控制，进一步提高系统的控制性能。

ADRC算法在实际应用中具有广泛的应用前景。

例如，在机械控制系统中，系统的扰动往往是难以建模和测量的，但通过引入扰动观测器，可以有效地抵消这些扰动，提高系统的控制精度和鲁棒性。

在电力系统中，外部扰动和负载变化是常见的问题，通过使用ADRC算法，可以减小系统的电压波动和频率偏差，提高电力系统的稳定性和可靠性。

除了上述应用领域，ADRC算法还可以应用于许多其他控制问题，如飞行器控制、机器人控制、化工过程控制等。

由于ADRC算法具有鲁棒性和自适应性，因此在复杂系统和不确定性较大的环境下具有很大的优势。

ADRC自抗扰控制算法是一种先进的控制方法，可以有效地抵消系统的各种扰动，提高系统的控制性能和鲁棒性。

它不需要精确的系统模型和扰动建模，具有很强的适应性和鲁棒性，适用于各种控制问题。

随着科学技术的不断进步，ADRC算法在实际应用中将发挥越来越重要的作用。

田纳西-伊斯曼化工程序之故障诊断.doc

田纳西-伊斯曼化工程序之故障诊断1 绪论1.1课题背景及意义在过程工业生产过程中，对生产过程的安全性、产品的质量要求越来越高。

各大生产厂商都在努力提高生产质量、降低不合格率，以满足客户和市场的要求、取得良好的效益和环保规章。

为了保证更好的生产质量和合格率，工业中使用了很多有效的措施，如大量的PID 闭环控制回路、自适应控制、智能控制、模型预测控制、模糊控制等。

这些过程控制变量可以补偿多种类型的干扰或变化的影响以使生产保持在满意的状态，但这些控制器并不能处理所有的干扰或变化，使系统偏离正常状态下的变化称为故障。

过程参数的变化、执行器和传感器的故障、系统干扰都可能造成工业系统的故障。

故障的发生会造成系统性能、产品质量的下降，甚至造成人员和财产的巨大损失并对生态环境造成不可挽回的影响。

尤其是对化学工业而言，一旦发生事故，即使不是重大事故，也可能会造成不小的影响。

而这样的小事故却每天都在发生，每年造成不小的经济损失。

故障检测就是为了尽可能发现这样的故障，并及时对系统进行校正，确保系统运行在合格的性能指标下。

故障检测与诊断Fault Detection &Diagnosis，简称FDD）技术经常用在过程监控Process Monitoring）中，通过识别不正常行为来确保过程运行在正常状态下。

通过监测络密切监督生产过程的运行状态，及时检测出过程干扰、故障状态及其他异常情况，找到引发故障的原因，从而确保生产过程可靠、安全、有效、稳定运行，最终达到提高生产效率、产品质量和生产安全的目的[1]。

1.2 故障诊断与检测技术综述故障诊断与检测技术从产生至今经历了三个阶段：第一阶段主要依靠专家或维修人员的经验、感官以及简单的仪表数据来诊断和排除故障，这个阶段的生产设备比较简单，所以故障诊断与检测技术都很简单；第二阶段，伴随着传感器技术、信号处理技术的发展，故障诊断与检测技术侧重于仪器仪表，并且在维修工程和可靠性工程中得到了广泛应用；第三阶段是智能化阶段，到了80年代，机器设备日趋复杂化、智能化及光机电一体化，同时伴随着计算机技术、人工智能技术的发展，故障诊断与检测技术进入了智能化阶段[2]。

第1章引论

故障检测与分离(FDI)：故障检测与故障分离之和。故障检测与诊断(FDD)：故障检测与故障诊断之和。监视(monitoring)：通过记录信息、识别与指示系统行为的异常现象，连续与实时地确定某一物理系统的运行状态。监控(supervision)：对物理系统进行监视，并且当它发生故障时采取适当的措施，以维持其运行。误报(false alarm)：系统没有发生故障而报警。“误报率”是衡量故障诊断系统性能的基本指标之一。漏报(missing alarm)：系统发生了故障而没有报警。 “漏报率”是衡量故障诊断系统性能的又一个基本指标。
动态系统的容错控制(fault tolerant contro1一FTC)是伴随着基于解析冗余的故障诊断技术的发展而发展起来的。如果在执行器、传感器或元部件发生故障时，闭环控制系统仍然是稳定的，并仍然具有较理想的特性，就称此闭环控制系统为容错控制系统，容错控制方法一般可以分成两大类，即：被动容错控制(passive FTC)和主动容错控制 (active FTC)。我国在容错控制理论上的研究基本上与国外同步。动态系统的故障检测与诊断(fault detection and diagnosis—FDD)既是一门相对独立发展的技术，也是容错控制的重要支柱技术之一,我国开始动态系统FDD技术的研究要比国外晚十年左右。
· (2)参数估计方法
参数估计方法与状态估计方法不同，不需要计算残差序列，而是根据参数变化的统计特性来检测故障的发生。
2．基于信号处理的方法目前大多数方法都是针对线性系统提出的，但很容易推广到非线性系统，除非其中应用了线性系统的某些特性。 (1)利用Kullback信息准则检测故障 (2)基于小波变换的故障诊断方法
1.2 非线性系统的故障检测与诊断技术 1.2.1 动态系统故障检测与诊断技术的一些概念与名词故障(fault)：系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可接受的范围。此时系统的性能明显低于其正常水平，所以已难以完成其预期的功能. 加性故障(additive fault)：故障加性地作用在系统的输入输出上，因此对残差信号(residual signal)的影响也是加性的。严重故障(failure)：在特定的操作条件下，由于故障使系统持续丧失了完成给定任务的能力。失灵(malfunction)：在系统完成持定的任务时，出现了间断性的不规则现象。残差(residual)：故障指示器，由测量值与模型计算值的差得到。

国内动态系统故障诊断技术的一些最新进展

维普资讯
面：差生成和残差评价。残鲁棒残差产生的方法Ｉ】主要有未知输给出了一种新的故障检测方法。３＿５此方法考虑了采样器本身的动态入观测器、特征结构划分、扰动解耦的等价空间检验、频域优化特性对系统的影响，因此由此得到的采样系统跟原连续系统相比等方法；鲁棒残差评价的方法主要有似然比检验、自适应阈没有做近似处理。由此设计的故障检测器就具有更好的性能。，当值、残差选择器、模糊逻辑等方法。文［、４中提到了一些针对采样频率不够高时，３］与通常的间接故障检测方法相比，所提出的非线性系统鲁棒故障诊断的方法，但内容不多。文［、６对非线方法可以取得更好的检测效果。５］性系统的故障诊断方法均有简要的概述，但没有深入讨论其鲁棒
Ｉ’ ７
，
文［３对于多速率数据采样系统，１］首先应用提升技术建立了
性问题。关于非线性系统鲁棒故障诊断已有一些相应的综述文章系统的提升模型，然后通过求解Ｒｃａ方程设计了基于观测器的ｉｃｔｉ其中主要有非线性／双线性未知输入观测器和自适应观测器故障诊断滤波器，并进一步利用解的非唯一性得到了满足因果关系的最优解。最后应用逆提升技术实现了多速率数据采样系统的基于模型的故障诊断方法主要有观测器、等价空间、滤波器、快速残差产生，多速率数据采样系统的快速故障诊断提供了解为参数估计和频域等方法］其中，。等价空间和频域方法都是针对决方案。线性系统设计的，以推广到非线性系统；对非线性系统，参数难方法。近年来，该领域又有不少新的发展。
１９年获国家教委科技进步二等奖；９７９５１９年获国家教委资助优秀青年教几年来，随着计算机科学、计算智能等新技术的快速发展，许多 ”