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基于網絡的時滯系統分布式濾波與故障檢測 版權信息
- ISBN：9787030698131
- 條形碼：9787030698131 ; 978-7-03-069813-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于網絡的時滯系統分布式濾波與故障檢測 內容簡介
本書在介紹故障檢測和分布式故障檢測概念體系的基礎上，討論基于網絡的離散T-S模糊時滯系統和切換時滯系統的故障檢測問題，提出新穎的故障檢測和控制器協同診斷策略。同時將上述理論方法推廣至有損傳感器網絡下的離散時滯系統，提出分布式濾波和分布式故障檢測技術。 本書適合故障檢測與診斷、時滯系統穩定性和分布式濾波等相關領域科技人員參考使用，也可作為高校相關專業的研究生教材。
基于網絡的時滯系統分布式濾波與故障檢測 目錄
目錄
《博士后文庫》序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 故障檢測技術綜述 1
1.2.1 故障檢測技術發展概述 1
1.2.2 故障檢測技術的國內外研究現狀 3
1.3 時滯系統穩定性研究概述 5
1.3.1 網絡控制系統結構及基本問題 5
1.3.2 時滯系統穩定性研究現狀 7
1.4 時滯系統故障檢測概述 9
1.4.1 時滯系統故障檢測國內外研究現狀 9
1.4.2 時滯系統分布式故障檢測國內外研究現狀 10
參考文獻 11
第2章 帶有時變時滯和多包丟失的離散T-S模糊網絡系統故障檢測 19
2.1 引言 19
2.2 問題描述 20
2.3 離散T-S模糊網絡系統的故障檢測 25
2.3.1 輸入-輸出方法 25
2.3.2 H∞性能分析 28
2.3.3 故障檢測濾波器設計 32
2.3.4 迭代算法 33
2.4 仿真研究 37
2.5 本章小結 45
參考文獻 45
第3章 帶有量化和多包丟失的離散時滯網絡控制系統故障檢測和控制器協同設計 48
3.1 引言 48
3.2 問題描述 49
3.2.1 被控對象 49
3.2.2 測量量化 50
3.2.3 閉環故障檢測濾波器和控制器設計 50
3.2.4 數據包丟失的通信網絡 52
3.2.5 故障加權系統 52
3.2.6 殘差評價 53
3.2.7 殘差系統 53
3.3 主要結論 56
3.3.1 模型變換 56
3.3.2 H∞性能分析 58
3.3.3 閉環故障檢測濾波器和控制器協同設計 66
3.4 仿真研究 69
3.5 本章小結 77
參考文獻 78
第4章 基于網絡的離散切換時滯系統故障檢測和控制器協同設計 80
4.1 引言 80
4.2 問題描述 81
4.2.1 真實故障下閉環切換故障檢測系統模型 82
4.2.2 加權故障下閉環切換故障檢測系統模型 83
4.3 故障檢測濾波器和控制器協同設計 84
4.3.1 H∞性能分析 84
4.3.2 故障檢測濾波器和控制器協同設計 89
4.4 仿真實驗研究 89
4.4.1 真實故障下仿真實驗分析 90
4.4.2 加權故障下仿真實驗分析 93
4.5 本章小結 95
參考文獻 96
第5章 有損傳感器網絡下非線性模糊時滯系統分布式一致性H∞故障檢測 98
5.1 引言 98
5.2 問題描述和預備知識 99
5.2.1 問題描述 99
5.2.2 有損傳感器網絡下的數據包丟失 100
5.2.3 第p個傳感器節點的分布式H∞一致性故障檢測 101
5.3 主要結論 107
5.3.1 H∞性能分析 107
5.3.2 分布式H∞一致性故障檢測濾波器設計 110
5.3.3 迭代算法 112
5.4 仿真研究 112
5.5 本章小結 117
參考文獻 117
第6章 有損傳感器網絡下離散時滯系統的分布式濾波與故障檢測 121
6.1 引言 121
6.2 有損傳感器網絡下基于事件觸發的離散時滯系統分布式濾波 121
6.2.1 問題描述 122
6.2.2 分布式H∞一致性濾波器設計 126
6.2.3 仿真研究 129
6.3 帶有網絡誘導時滯和數據包丟失的離散系統分布式H∞故障檢測 132
6.3.1 魯棒故障檢測的問題描述 133
6.3.2 分布式魯棒故障檢測濾波器設計 136
6.3.3 仿真研究 141
6.4 本章小結 145
參考文獻 145
編后記 149
《博士后文庫》序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究目的和意義 1
1.2 故障檢測技術綜述 1
1.2.1 故障檢測技術發展概述 1
1.2.2 故障檢測技術的國內外研究現狀 3
1.3 時滯系統穩定性研究概述 5
1.3.1 網絡控制系統結構及基本問題 5
1.3.2 時滯系統穩定性研究現狀 7
1.4 時滯系統故障檢測概述 9
1.4.1 時滯系統故障檢測國內外研究現狀 9
1.4.2 時滯系統分布式故障檢測國內外研究現狀 10
參考文獻 11
第2章 帶有時變時滯和多包丟失的離散T-S模糊網絡系統故障檢測 19
2.1 引言 19
2.2 問題描述 20
2.3 離散T-S模糊網絡系統的故障檢測 25
2.3.1 輸入-輸出方法 25
2.3.2 H∞性能分析 28
2.3.3 故障檢測濾波器設計 32
2.3.4 迭代算法 33
2.4 仿真研究 37
2.5 本章小結 45
參考文獻 45
第3章 帶有量化和多包丟失的離散時滯網絡控制系統故障檢測和控制器協同設計 48
3.1 引言 48
3.2 問題描述 49
3.2.1 被控對象 49
3.2.2 測量量化 50
3.2.3 閉環故障檢測濾波器和控制器設計 50
3.2.4 數據包丟失的通信網絡 52
3.2.5 故障加權系統 52
3.2.6 殘差評價 53
3.2.7 殘差系統 53
3.3 主要結論 56
3.3.1 模型變換 56
3.3.2 H∞性能分析 58
3.3.3 閉環故障檢測濾波器和控制器協同設計 66
3.4 仿真研究 69
3.5 本章小結 77
參考文獻 78
第4章 基于網絡的離散切換時滯系統故障檢測和控制器協同設計 80
4.1 引言 80
4.2 問題描述 81
4.2.1 真實故障下閉環切換故障檢測系統模型 82
4.2.2 加權故障下閉環切換故障檢測系統模型 83
4.3 故障檢測濾波器和控制器協同設計 84
4.3.1 H∞性能分析 84
4.3.2 故障檢測濾波器和控制器協同設計 89
4.4 仿真實驗研究 89
4.4.1 真實故障下仿真實驗分析 90
4.4.2 加權故障下仿真實驗分析 93
4.5 本章小結 95
參考文獻 96
第5章 有損傳感器網絡下非線性模糊時滯系統分布式一致性H∞故障檢測 98
5.1 引言 98
5.2 問題描述和預備知識 99
5.2.1 問題描述 99
5.2.2 有損傳感器網絡下的數據包丟失 100
5.2.3 第p個傳感器節點的分布式H∞一致性故障檢測 101
5.3 主要結論 107
5.3.1 H∞性能分析 107
5.3.2 分布式H∞一致性故障檢測濾波器設計 110
5.3.3 迭代算法 112
5.4 仿真研究 112
5.5 本章小結 117
參考文獻 117
第6章 有損傳感器網絡下離散時滯系統的分布式濾波與故障檢測 121
6.1 引言 121
6.2 有損傳感器網絡下基于事件觸發的離散時滯系統分布式濾波 121
6.2.1 問題描述 122
6.2.2 分布式H∞一致性濾波器設計 126
6.2.3 仿真研究 129
6.3 帶有網絡誘導時滯和數據包丟失的離散系統分布式H∞故障檢測 132
6.3.1 魯棒故障檢測的問題描述 133
6.3.2 分布式魯棒故障檢測濾波器設計 136
6.3.3 仿真研究 141
6.4 本章小結 145
參考文獻 145
編后記 149
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基于網絡的時滯系統分布式濾波與故障檢測 節選
第1章 緒論 1.1 研究目的和意義 隨著航空、航天、核工業、機器人等現代科學技術和民用工業領域技術的飛速發展，系統的規模和復雜程度迅速增大、功能越來越完善、自動化水平也越來越高。由于上述現代化設備結構的復雜性及長時間大功率、高負荷的連續工作，隨著時間的推移和內外部條件的變化，不可避免地會出現元器件故障。若出現故障而不能及時檢測和排除，輕則可能造成整個系統失效、癱瘓，重則造成人員、財產的巨大損失，甚至是災難性后果。 所有這一切使人們清晰地認識到大型復雜工業過程，以及航空、航天等高科技領域引入故障檢測與診斷(fault detection and diagnosis， FDD)和容錯控制(fault tolerant control， FTC)的重要性。例如，在核工業領域，英國能源公司2007年12月發現哈特爾普爾的一個氣冷反應堆的石墨磚出現裂縫，隨后又發現蘭開夏的另外6個反應堆的石墨磚也存在裂縫。這些氣冷反應堆以天然鈾為燃料，石墨作為慢化劑，二氧化碳作為冷卻劑。采用故障診斷技術后，位于反應堆核心的石墨磚通過放慢高速運行中子的速度維持核反應，同時維持反應堆核心結構的完整性，避免核泄漏的發生。在航空、航天領域，1975年4月5日，蘇聯發射聯盟18A 號飛船，準備與禮炮4號對接，火箭第3級點火不久，因制導系統發生故障，飛船在空中翻滾，并偏離預定軌道。地面控制中心發出應急救生指令，使火箭緊急關機，用逃逸裝置將飛船和運載火箭分離，航天員按應急方案返回，避免了重大經濟損失和人員傷亡。在此背景下，FDD 和 FTC 技術被推到了科技發展的前沿位置，為提高系統的可靠性與安全性開辟了一個新途徑。 1.2 故障檢測技術綜述 1.2.1 故障檢測技術發展概述 國際自動控制聯合會(International Federation of Automatic Control， IFAC)安全過程技術委員會定義故障為系統至少一個參數或特性偏離了正常范圍。當系統發生故障時，系統中全部或部分的參變量表現出與正常狀態不同的特性。這種差異包含著豐富的故障信息。故障診斷的任務是對系統故障的特征進行描述，并利用這種描述去檢測和隔離故障。 一般來說，FDD 方法按照冗余概念可分為硬件冗余的 FDD 和解析冗余的 FDD。硬件冗余常用于多個冗余部件完成同一功能。在硬件冗余中，常用的方法[1]有交互頻道監控方法、奇偶校驗殘差生成方法和信號處理方法。硬件冗余在提高系統安全性和可靠性的同時也帶來了一些不足，如增加系統的成本、結構、重量和空間。因此，在航空、航天、武器裝備等系統中，硬件冗余技術受到限制。對大型復雜系統來說，全部采用硬件冗余也是不現實的，因此基于解析冗余的 FDD 技術應運而生。解析冗余 FDD 是利用系統數學模型，通過估計技術獲取冗余信息，形成殘差，然后對殘差信息加以處理，*終得到系統的故障信息。一般來說，基于解析冗余的 FDD 技術可分為基于模型的定量方法和定性方法。基于模型的定量方法[1]，如基于觀測器的方法，使用精確的數學模型和控制理論產生殘差。基于模型的定性方法大多采用人工智能技術[1]，如模式識別，通過觀測行為和模型預測的差異判斷是否產生故障。基于解析冗余的 FDD 技術不需要額外的增加硬件冗余，具有成本低、易于工程實現等優點，同時可以克服硬件冗余 FDD 技術的諸多不足，因此成為 FDD 領域的主流研究方法。 基于解析冗余的 FDD 技術源于1971年美國麻省理工學院 Beard[2]發表的博士論文。他首先提出用解析冗余代替硬件冗余，并通過系統自組織使系統閉環穩定，通過比較觀測器的輸出得到系統故障信息的思想，標志著故障診斷技術的開端。隨后，國內外在該方面開展了大量研究。文獻[3]基于解析冗余的故障診斷方法，設計了魯棒故障檢測系統，實現了故障的有效檢測與隔離。Frank 等[4]和 Patton 等[5]于1997年分別在 Journal of Process Control 和 Control Engineering Practice 發表了兩篇基于解析模型的故障檢測和隔離(fault detection and isolation， FDI)方面的綜述性文章。Chen 等[6]于1999年出版基于模型的 FDD 學術著作。Frank 等將故障診斷方法劃分為：基于解析模型的方法、基于知識的方法和基于信號處理的方法。Ding[7]對殘差生成、殘差評價、閾值計算，以及故障檢測、隔離和辨識方法等進行了詳細論述。我國對控制系統故障診斷的研究相對較晚，與國外研究還有差距。1985年，葉銀忠等[8]發表故障診斷技術方面的綜述文章。1994年，周東華等[9]出版 FDD 技術方面的著作。隨后幾年又有相關方面的學術專著出版[10，11]。近些年來，針對如何提高檢測系統對建模誤差、擾動和噪聲等未知輸入的魯棒性問題，以及對故障的靈敏度問題引起越來越多學者的關注。例如，Zhong 等[12，13]采用參考模型方法和魯棒控制技術[14]，提出基于模型匹配的觀測器殘差生成方法。經過二十幾年的發展，FDD 技術得到飛速的發展，特別是隨著線性矩陣不等式(linear matrix inequality， LMI)技術[15]的出現，涌現出大批優秀的研究成果[16–26]。 作為自動控制領域的一個重要分支，故障檢測技術得到國際自動控制領域的高度重視。在國際上，1993年，IFAC 技術過程故障診斷與安全性技術委員會成立。在國內，自動化學會于1997年成立故障診斷與安全性專業委員會。控制系統 FDD 是一門應用型邊緣交叉學科。它的基礎理論涉及現代控制論、數理統計、*優控制、人工智能、信號處理、模式識別等學科，同時與智能控制、魯棒控制及自適應控制等也有密切聯系。由于 FDD 和 FTC 技術具有較強的交叉性，因此隨著相關學科的發展，產生大量行之有效的方法，并成功應用于化工過程、核電站、航空航天工程、電力系統、汽車系統等領域[1]。 1.2.2 故障檢測技術的國內外研究現狀 控制系統的各個基本組成環節都可能發生故障，而且發生的故障也是各種各樣的。根據系統特征描述和決策方法的差異，形成了多種不同的故障診斷方法。概括地講，FDD 方法可分為基于數據和基于模型兩種。基于數據的方法主要依賴歷史過程數據，如主元分析方法(principal component analysis， PCA)、部分*小二乘方法及統計模式分類等。這些方法都是基于歷史數據提取統計特征，以達到故障診斷的目的。基于數據的故障診斷的缺點是故障的分離和估計比較困難，尤其不便于故障的在線診斷。基于模型的故障診斷方法利用系統精確的數學模型和可觀測輸入輸出量構造殘差信號，反映系統的期望行為與實際運行模式之間的不一致，然后對殘差信號進行分析診斷。基于模型的方法能夠充分地利用系統內部深層信息，有利于對故障的隔離和辨識。因此，基于模型的故障診斷方法得到廣泛應用和更多關注。 一般而言，基于解析模型的 FDD 包括兩個階段。 ①殘差生成階段。利用系統的數學模型構造一個或一組能反映故障向量的函數。 ②殘差評價與決策階段。根據生成的殘差序列，利用適當的決策函數和決策規則確定發生故障的類型和時間等，找出故障源。 基于模型的診斷方法根據殘差產生的形式，可以分為參數估計方法、狀態估計方法、等價空間方法和魯棒故障診斷方法。 ①參數估計方法。1997年，Isermann 等[27]對基于參數估計的故障診斷方法作出了完整的描述。該方法的基本思想：由機理分析確定系統的模型參數和物理元器件參數間的關系方程，實時辨識求得系統的實際模型參數，并由關系方程求解實際物理元器件參數，將其與標稱值比較，得到系統是否發生故障與故障的程度。參數估計方法的缺陷是實時性相對較差，通過模型參數并不一定能求得物理參數。在實際應用中，人們經常將參數估計方法與其他基于解析模型的方法結合使用，以便獲得更好的故障檢測和分離性能。 ②狀態估計方法。1971年，Beard [2]首先提出故障檢測濾波器(fault detection filter， FDF)的概念，標志著基于狀態估計的故障診斷方法誕生。該方法的基本思想是重構被控過程狀態，通過與可測變量比較構成殘差序列，采用適當的模型并結合統計檢驗法，從殘差序列中將故障檢測出來，并做進一步地分離、估計與決策。基于狀態估計的故障診斷方法主要包括觀測器方法[12，13，28]和濾波器方法[18，19，22–24]。文獻[18]，[19]分別針對離散及連續切換時滯系統，基于濾波器方法，實現有效故障檢測的目的。文獻[22]，[23]針對 T–S 模糊系統，設計了魯棒故障檢測濾波器(robust fault detection filter， RFDF)。文獻[25]，[26]針對網絡化切換系統及帶有離散和分布式時滯的切換非線性系統研究了故障檢測和故障估計問題。在能夠獲得系統精確數學模型的情況下，狀態估計方法是直接有效的，但在實際中往往很難滿足。因此，對狀態估計方法的研究主要集中在提高檢測系統對建模誤差、擾動和噪聲等未知輸入的魯棒性及系統對于早期故障的靈敏度上。 ③等價空間方法。1984年，Chow 等[3]提出等價空間方法。該方法的基本思想是利用系統輸入輸出的實際測量值檢驗系統數學模型的等價性，進行檢測和分離故障。等價空間法是一種無閾值方法，需要較多的冗余信息，因此當被測量變量個數較多時，計算量會顯著增大。該方法特別適用于維數較低的被測變量的冗余測量信號的優劣判別，因此適用于較多冗余測量信號系統的故障診斷。 ④魯棒故障診斷方法。所謂魯棒性是指系統具有的某一種性能品質對于具有不確定性系統集的所有成員均成立。因此，魯棒故障診斷方法致力于使殘差對各種不確定因素有較強的魯棒性(不敏感)，同時對故障也有較高的敏感性。魯棒故障檢測是目前故障檢測領域的熱點，國內外學者在該領域開展了許多研究工作[12，13，16–24]。已有的魯棒故障診斷技術還存在不足之處，例如現有的魯棒故障檢測方法常假定故障是一個非零的時間函數，加在輸入或者輸出通道上表示執行器或者傳感器故障，在系統存在干擾影響時，故障必須足夠大才能檢測出來，而對于故障幅值很小的微小故障，卻很難被檢測到。 上述四種方法雖然是獨立發展起來的，但它們并不孤立，而是存在一定的關系。例如，參數估計方法與其他三種方法往往結合起來使用，實現故障檢測。等價空間方法與狀態估計方法在結構上是等價的，而參數估計方法產生的殘差包含在觀測器方法得到的殘差中，二者在本質上是互補的。等價空間方法僅適用于時滯系統、不確定線性時不變系統，而參數估計方法比狀態估計方法更適合于非線性系統。總之，現有的 FDD 方法都有其優缺點和適用的對象系統，需要根據實際情況和具體問題選擇合適的故障診斷方法。 1.3 時滯系統穩定性研究概述 時滯的存在會導致系統性能下降甚至不穩定，因此針對時滯系統的研究引起學者的廣泛關注[29–66]。此外，數據在網絡控制系統(networked control systems， NCS)中的傳輸和控制器的運算也會導致閉環系統出現時滯。本節首先概述NCS的基本問題，然后給出時滯系統穩定性研究的國內外研究現狀。 1.3.1 網絡控制系統結構及基本問題 NCS采用實時網絡構成反饋控制系統[67–69]。典型的NCS結構如圖1.1所示。 圖1.1 典型的NCS結構圖 NCS具有降低系統布線、易診斷、易維護，增加系統靈活性等優點，廣泛應用于傳感器網絡、交通和飛行器中。然而，將網絡引入控制系統中，也會帶來許多新的問題。例如，NCS利用通信網絡作為傳輸媒介，不可避免地存在網絡誘導時延[70–74]、數據包丟失[75–82]和測量量化[83，84]等問題，導致傳統的控制方法難以直接應
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