魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用

內(nèi)容概要

《魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用》主要介紹了基于模型的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)故障檢測、故障分離、故障辨識(shí)和估計(jì)以及故障分析等方面的一些魯棒診斷方法，并介紹了這些方法在軌道交通車輛、風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)以及軌道健康狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用等。在故障檢測技術(shù)方面，基于GKYP引理的混合H-/H∞故障檢測以及這種方法在線性參數(shù)變化系統(tǒng)中的推廣應(yīng)用是《魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用》中理論方面的一個(gè)重要部分；在故障估計(jì)方面，基于GKYP引理的濾波器是主要的技術(shù)策略，同時(shí)介紹了基于系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)的故障估計(jì)方法；在故障分離方面，《魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用》介紹了基于SVD分解和Eros方法；在應(yīng)用方面，介紹了基于Kalman濾波器和GLRT的故障檢測以及基于CUSUM和能量法的故障分離等技術(shù)。
《魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用》可作為動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域方面研究生的參考書，同時(shí)對(duì)從事自動(dòng)化系統(tǒng)研究、復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測、軌道交通車輛安全狀態(tài)監(jiān)測及相關(guān)領(lǐng)域的廣大工程技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。

作者簡介

無

書籍目錄

前言第1章 緒論1.1 引言1.2 故障診斷技術(shù)的相關(guān)概念與任務(wù)1.2.1 基本概念1.2.2 故障診斷任務(wù)1.2.3 故障診斷系統(tǒng)的性能指標(biāo)1.3 故障診斷技術(shù)分類1.3.1 基于解析模型的故障診斷方法1.3.2 基于信號(hào)處理的故障診斷方法1.3.3 基于知識(shí)的故障診斷方法1.4 故障診斷有待解決的問題及其發(fā)展趨勢1.5 本書的工作參考文獻(xiàn)第2章 矩陣和線性系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)2.1 矩陣基礎(chǔ)知識(shí)2.1.1 矩陣的奇異值分解2.1.2 凸集2.1.3 一些代數(shù)問題的解2.1.4 線性矩陣不等式2.2 系統(tǒng)基礎(chǔ)知識(shí)2.2.1 線性系統(tǒng)的描述2.2.2 系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可控性和可觀測性2.3 GKYP引理參考文獻(xiàn)第3章 基于觀測器的故障診斷理論基礎(chǔ)3.1 故障診斷觀測器3.2 故障檢測系統(tǒng)的魯棒性及靈敏性3.3 故障檢測殘差評(píng)估及閾值的確定3.4 故障分離3.4.1 完全故障分離3.4.2 故障分離濾波器3.4.3 基于多個(gè)(一組)殘差產(chǎn)生器的故障分離3.5 故障辨識(shí)3.5.1 故障辨識(shí)濾波器與完全故障辨識(shí)3.5.2 最優(yōu)故障辨識(shí)問題參考文獻(xiàn)第4章 參數(shù)不確定線性時(shí)不變系統(tǒng)的魯棒故障檢測觀測器和故障估計(jì)濾波器設(shè)計(jì)4.1 引言4.2 無參數(shù)擾動(dòng)時(shí)線性系統(tǒng)的魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)4.2.1 名義系統(tǒng)的魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)4.2.2 魯棒性條件4.2.3 敏感性條件4.2.4 穩(wěn)定性條件4.2.5 故障檢測濾波器設(shè)計(jì)4.3 參數(shù)不確定系統(tǒng)的魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)4.3.1 問題的定義4.3.2 魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)4.3.3 初步結(jié)果4.3.4 魯棒性條件4.3.5 敏感性條件4.3.6 穩(wěn)定性條件4.3.7 設(shè)計(jì)閾值和最大無法檢測故障的估計(jì)4.4 參數(shù)不確定系統(tǒng)的魯棒故障估計(jì)濾波器設(shè)計(jì)4.5 實(shí)例4.6 結(jié)論參考文獻(xiàn)第5章 結(jié)構(gòu)不確定線性系統(tǒng)的魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)5.1 問題的定義5.2 魯棒故障檢測觀測器設(shè)計(jì)5.2.1 加性不確定性情況5.2.2 乘性不確定性情況5.3 閾值的設(shè)計(jì)和最難以察覺的檢測故障大小估計(jì)5.3.1 加性不確定性情況5.3.2 乘性不確定性情況5.4 實(shí)例5.4.1 加性不確定性情況5.4.2 乘性不確定性情況5.5 結(jié)論參考文獻(xiàn)第6章 線性參數(shù)變化系統(tǒng)的混合H-/H∞故障檢測觀測器設(shè)計(jì)6.1 引言6.2 LPV系統(tǒng)的H-指標(biāo)6.2.1 LPV系統(tǒng)的二次H∞性能6.2.2 LPV系統(tǒng)的二次H-指標(biāo)6.2.3 LPV系統(tǒng)的仿射二次H∞性能6.2.4 LPV系統(tǒng)的仿射二次H-指標(biāo)性能6.3 問題描述6.4 混合H-/H∞設(shè)計(jì)方法(一)6.4.1 未知擾動(dòng)的魯棒性條件6.4.2 故障靈敏度條件6.4.3 LPV系統(tǒng)的H-/H∞故障檢測觀測器設(shè)計(jì)6.5 混合H-/H∞設(shè)計(jì)方法(二)6.5.1 基于參數(shù)依賴型Lyapunov函數(shù)的魯棒性條件6.5.2 基于仿射二次H-指標(biāo)的靈敏度條件6.5.3 基于仿射二次H∞性能和仿射二次H-指標(biāo)的H-/H∞故障觀測器的LPV系統(tǒng)設(shè)計(jì)6.6 最大無法檢測故障大小的估計(jì)6.7 實(shí)例6.8 結(jié)論參考文獻(xiàn)第7章 基于系統(tǒng)辨識(shí)的線性時(shí)不變系統(tǒng)的故障診斷7.1 引言7.2 問題描述7.3 故障診斷解決方案7.3.1 傳感器存在偏差案例7.3.2 執(zhí)行器偏差故障案例7.3.3 系統(tǒng)部件故障案例7.4 遞歸的在線辨識(shí)算法7.4.1 傳感器和執(zhí)行器偏差估計(jì)7.4.2 對(duì)部件故障診斷的在線遞歸參數(shù)估計(jì)7.4.3 遞歸最小二乘法求解7.5 仿真研究7.6 結(jié)論參考文獻(xiàn)第8章 列車懸掛系統(tǒng)的故障檢測與故障分離8.1 引言8.2 軌道車輛懸掛系統(tǒng)建模8.3 基于GLRT的加性突變故障檢測8.4 仿真研究8.4.1 二系垂向阻尼器故障檢測8.4.2 二系垂向彈簧故障檢測8.4.3 傳感器故障檢測8.5 基于多元時(shí)間序列相似性匹配的故障分離8.6 Eros算法8.7 故障分離仿真結(jié)果8.7.1 故障特征庫8.7.2 算法驗(yàn)證結(jié)果8.8 結(jié)論參考文獻(xiàn)第9章 大型風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)故障診斷研究9.1 引言9.2 風(fēng)力發(fā)電控制系統(tǒng)故障模型以及問題陳述9.2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)9.2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的系統(tǒng)9.2.3 科爾曼域中的時(shí)不變線性模型9.2.4 問題陳述9.3 故障建模以及故障檢測和分離的原理9.3.1 故障建模9.3.2 故障診斷的原理9.4 觀測器與濾波器設(shè)計(jì)9.4.1 故障檢測觀測器與故障估計(jì)濾波器設(shè)計(jì)9.4.2 殘差估計(jì)9.4.3 故障估計(jì)濾波器的設(shè)計(jì)9.5 仿真結(jié)果9.5.1 葉片力矩傳感器故障檢測結(jié)果9.5.2 葉片傾斜執(zhí)行器卡死故障檢測結(jié)果9.5.3 葉片力矩傳感器故障估計(jì)9.6 結(jié)論附錄Ⅰ 系統(tǒng)狀態(tài)方程矩陣附錄Ⅱ 科爾曼域上的方程參考文獻(xiàn)第10章 基于Kalman濾波和GLRT技術(shù)的故障診斷在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中的應(yīng)用10.1 問題陳述10.2 基于子空間辨識(shí)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)建模10.3 故障檢測和分離10.3.1 故障建模10.3.2 基于Kalman濾波器的殘差產(chǎn)生10.3.3 基于均值觀測的加性故障檢測10.3.4 基于廣義似然比檢驗(yàn)的加性突變故障檢測10.3.5 基于剩余殘差觀測的乘性故障檢測10.3.6 傳感器故障分離推理10.4 仿真結(jié)果10.5 結(jié)論參考文獻(xiàn)第11章 基于車輛-軌道系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的軌道健康狀態(tài)檢測11.1 背景及意義11.1.1 現(xiàn)有軌道健康狀態(tài)檢測指標(biāo)及評(píng)定方法11.1.2 基于車輛-軌道系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的軌道健康狀態(tài)評(píng)定指標(biāo)11.2 車輛-軌道系統(tǒng)模型建立11.2.1 軌道激勵(lì)模型的建立11.2.2 車輛-軌道耦合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的建立11.3 仿真研究11.3.1 單一不平順條件下的仿真研究11.3.2 復(fù)合不平順條件下的仿真研究11.3.3 不同車速條件下的仿真研究參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   狀態(tài)和輸出量方程式中的風(fēng)速信號(hào)是不可知的干擾。傳統(tǒng)的故障檢測方法如未知輸入觀測器是不能夠直接應(yīng)用的，因?yàn)檩敵隽糠匠淌街械母蓴_不能被完全清除。奇偶空間法可能會(huì)成功應(yīng)用在特定系統(tǒng)的故障檢測中，然而對(duì)于大部分的隨機(jī)系統(tǒng)起不到多大的作用。這是處理風(fēng)速干擾時(shí)出現(xiàn)的一個(gè)主要困難。 盡管科爾曼變換在固定的坐標(biāo)系中形成時(shí)不變系統(tǒng)描述，有旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系的原始系統(tǒng)仍然是隨時(shí)間變化的。傳感器故障由于出現(xiàn)在系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中，這就導(dǎo)致了在域中同時(shí)出現(xiàn)三個(gè)傳感器故障，因此，需要設(shè)計(jì)出能檢測出這種系統(tǒng)特殊故障的方法。 方法設(shè)計(jì)的出發(fā)點(diǎn)是雙傳感器冗余，即假設(shè)在葉根上裝上完全相同的兩根葉片扭曲力矩傳感器用來保證可靠性和故障容差。傳感器分成兩組：一組（三個(gè)，每個(gè)槳葉一個(gè)）作為單獨(dú)變槳控制器提供反饋信號(hào)，而另一組是冗余傳感器（三個(gè)，每個(gè)槳葉上冗余的傳感器）。 本章考慮的問題是裝有冗余傳感器、風(fēng)速的變化不可以被認(rèn)為是白色干擾噪聲驅(qū)動(dòng)的三葉風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉根力矩傳感器的故障檢測和分離問題。

編輯推薦

《魯棒故障檢測與故障估計(jì)理論及應(yīng)用》針對(duì)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的魯棒故障診斷這一主題，總結(jié)了作者過去幾年在故障診斷方面的主要研究成果。對(duì)于線性時(shí)不變系統(tǒng)，不僅提出了在有限頻域范圍內(nèi)設(shè)計(jì)故障檢測器和故障估計(jì)器的新方法，還提出了在環(huán)境干擾和模型不確定下如何估計(jì)系統(tǒng)最小可檢測故障大小的估計(jì)理論。

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