【摘 要】
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本文研究了复杂动态系统的故障诊断与可靠性分析方法.主要应用模糊逻辑、神经网络、观测器、奇偶方程及故障树等技术,解决非线性系统和不确定系统的故障诊断与可靠性分析问题
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本文研究了复杂动态系统的故障诊断与可靠性分析方法.主要应用模糊逻辑、神经网络、观测器、奇偶方程及故障树等技术,解决非线性系统和不确定系统的故障诊断与可靠性分析问题,并通过实例仿真证明所提方法的有效性.1、提出了带有未知非线性项的动态系统的多故障检测与识别方法.针对多个执行器故障和多个传感器故障分别设计了对特定执行器故障敏感和对特定传感器敏感而对其他故障和未知非线性项解耦的全解耦奇偶方程.并讨论了全解耦奇偶方程存在的条件.2、提出了基于模糊奇偶方程的非线性系统多故障诊断方法.解决了非线性系统中同时出现执行器和传感器故障时的故障检测与识别问题.3、给出了一种基于模糊基函数网络(FBFN)的容错方法,解决己知非线性系统的故障检测与容错问题.根据己知数学模型的输出和系统的实际输出用FBFN在线估计故障信息,用另一个FBFN根据故障信息得到系统的反馈控制输入,使实际系统在故障时也能够跟踪参考模型(已知数学模型)给出的期望输出.4、提出了一种新的故障树分析方法:T-S模糊故障树分析方法.该方法用模糊数来描述系统中事件的故障程度和故障概率以代替一般故障树中的事件;用基于T-S模型的T-S模糊门描述事件间的联系代替传统故障树中的"门".5、研究了一种基于模糊观测器的非线性系统故障诊断方法.将非线性系统用T-S模型描述.对工作点处的局部线性模型设计局部观测器,应用T-S模型得到非线性系统的模糊观测器.对于不确定非线性系统,考虑T-S模型的不确定性,通过在局部观测器中增加补偿项进行处理,进而得到不确定非线性系统的模糊观测器.讨论了模糊观测器的稳定性约束条件.将模糊观测器的输出与系统的实际输出之差作为故障残差,可以对非线性系统和不确定非线性系统的故障进行检测.
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