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《清华大学》 2004年
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非线性确定系统的鲁棒故障诊断策略研究

李令莱  
【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UIEKO的收敛性。仿真研究验证了基于UIEKO的鲁棒故障诊断的有效性。
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP18

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