| 【中文题名】 | 非线性确定系统的鲁棒故障诊断策略研究 |
| 【英文题名】 | Study on Robust Fault Diagnosis Strategies of Nonlinear Deterministic Systems |
| 【学科专业】 | 控制科学与工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-13 |
| 【中关键词】 | 故障诊断,鲁棒性,非线性系统,未知输入观测器,自适应学习, |
| 【英关键词】 | Fault diagnosis,Robustness,Nonlinear systems,Unknown input observer,Adaptive learning, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
基于解析模型的故障检测与分离是故障诊断领域的一类重要方法。由于实际工程中非线性和建模不确定性广泛存在,近年来非线性系统的鲁棒故障诊断受到广泛关注。一方面,建模不确定性与故障均是我们所不期望的系统动态,因此在故障诊断中,建模不确定是错报的一个重要来源,这会使原有故障诊断系统品质下降,甚至完全失效。另一方面,非线性在数学上仍是尚未解决的基本问题,这给故障诊断系统的设计带来很多困难,例如观测器的构造。
本论文对非线性确定系统的鲁棒故障诊断策略进行一定研究,主要内容如下:
1.对现有的非线性系统的鲁棒故障诊断方法进行了综述,其中包括两类主要方法:基于未知输入观测器的和基于自适应学习的;并且一步讨论了该领域的难点及将来的发展方向。
2.在Polycarpou等的在线估计器基础上引入滑模观测器和新的自适应率,提出一种非线性系统的快速鲁棒故障诊断策略;理论证明和仿真研究均表明新策略比Polycarpou等的方法检测速度快得多。
3.类似于扩展卡尔曼滤波器(EKF),将未知输入卡尔曼滤波器推广到非线性情形,称之为未知输入扩展卡尔曼观测器(UIEKO),并在理论上证明了一定条件下UIE... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-7 |
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第一章 绪论 |
7-8 |
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第二章 非线性系统的鲁棒故障诊断方法综述 |
8-19 |
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2.1 引言 |
8-9 |
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2.2 未知输入观测器方法 |
9-12 |
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2.2.1 双线性系统的鲁棒故障诊断 |
10-11 |
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2.2.2 多项式非线性系统的鲁棒故障诊断 |
11 |
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2.2.3 一般非线性系统的鲁棒故障诊断 |
11-12 |
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2.3 基于自适应学习的方法 |
12-15 |
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2.4 其它方法 |
15-16 |
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2.4.1 减弱扰动影响的方法 |
15 |
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2.4.2 系统分解方法 |
15-16 |
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2.4.3 非线性等价空间/方程方法 |
16 |
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2.5 应用领域 |
16-17 |
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2.6 小结 |
17-19 |
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第三章 一类非线性系统的快速鲁棒故障诊断 |
19-37 |
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3.1 引言 |
19-20 |
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3.2 问题描述 |
20-21 |
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3.3 鲁棒故障诊断策略及其稳定性分析 |
21-24 |
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3.4 可检测性及检测时间分析 |
24-27 |
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3.5 仿真研究 |
27-36 |
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3.6 小结 |
36-37 |
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第四章 基于未知输入 EKF 的非线性故障诊断 |
37-56 |
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4.1 引言 |
37-38 |
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4.2 未知输入卡尔曼滤波 |
38-41 |
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4.2.1 UIKF 算法1（Keller/Kitanidis） |
38-40 |
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4.2.2 UIKF 算法2（Darouach） |
40-41 |
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4.3 未知输入扩展卡尔曼滤波 |
41-48 |
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4.3.1 未知输入扩展卡尔曼滤波器算法 |
41-42 |
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4.3.2 UIEKO 的收敛性证明（1） |
42-45 |
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4.3.3 UIEKO 的收敛性证明（2） |
45-48 |
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4.4 鲁棒故障诊断策略 |
48-49 |
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4.5 仿真研究 |
49-55 |
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4.6 小结 |
55-56 |
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第五章 结束语 |
56-57 |
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参考文献 |
57-63 |
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致谢 |
63-64 |
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个人简历 |
64 |
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攻读硕士学位期间已发表和已投出的论文 |
64 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389123 |
