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在现代工业中,系统运行安全和产品质量是一个十分重要的问题。如果系统故障发生,在影响产品质量的同时,也会给系统和操作人员带来安全隐患。因此,故障检测在工业过程中起着至关重要的作用。然而在一些特定的环境下微小故障的发生并不能第一时间被检测出结果,而随着时间的推移,微小故障往往会变成显著故障对系统造成较严重的影响。因此,对微小故障进行及时的检测会避免大的故障的发生。本课题分别针对线性定常系统和带有参数不确定性的系统,利用集员方法设计辅助输入信号,实现了微小故障检测。针对线性定常系统,提出了基于状态集员方法的主动故障检测。已有的基于集员方法的主动故障检测主要分析了系统输出集合,和系统的输出集合相比较,系统的状态集合少了下一时刻的测量噪声。因此,利用状态集合设计辅助输入信号会降低一部分保守性。本文首先提出了基于状态椭球的主动故障检测。通过设计H∞观测器,对系统状态进行估计,得到估计状态的椭球集合。通过正常模型和故障模型的状态椭球交集为空设计辅助输入信号,将该辅助输入信号注入系统,实现微小故障检测。相对于椭球集合,全对称多胞形集合在设计辅助输入信号时保守性较小。因此,本文在基于状态椭球的框架上,提出了基于状态全对称多胞形的主动故障检测。与基于状态椭球方法不同,该方法通过设计全对称多胞形卡尔曼观测器,对系统状态进行估计,将带有测量噪声和过程干扰的状态用全对称多胞形进行描述。针对带有参数不确定性的系统,研究了基于全对称多胞形卡尔曼观测器的主动故障检测方法。由于,带有参数不确定性的系统不仅包含了过程干扰和测量噪声,同时也存在系统参数的不确定性,这就增大了系统输出集合的边界。基于观测器设计的方法不仅可以减小系统输出集合的边界,同时保证了辅助输入信号设计中的保守性。因此,为了减小系统输出集合的边界,本文主要设计了全对称多胞形卡尔曼观测器。在前人基于集员方法的主动故障检测的基础上,本文将基于全对称多胞形卡尔曼观测器的主动故障检测方法应用于具有参数不确定性的离散系统,设计辅助输入信号实现主动故障检测。最后,通过仿真对文中所提方法的有效性进行了验证。