论文摘要：基于解析模型的几类动态系统鲁棒故障诊断的方法研究

当今社会，随着科技的进步，系统的规模不断扩大，复杂性也越来越高。与此同时，系统发生故障的可能性也大大增加。为了减少重大事故的发生，人们对实际系统的可靠性、可维护性与安全性提出了越来越高的要求。动态系统的故障诊断技术为解决此类问题提供了一种重要的技术手段。其中，基于解析模型的动态系统故障诊断方法是一种重要的诊断方法。该方法主要是利用系统模型与可利用的信息来构造残差信号以反映系统期望行为与实际运行状态之间的不一致，通过对残差信号的分析进行故障诊断。由于它利用了对系统内部的深层知识，因此具有非常好的诊断效果。 然而，在许多实际生产过程中，由于各种未知扰动，如参数摄动、外界噪声以及其它干扰等不确定性因素，很难得到系统精确的数学模型。而这种不确定性，实际上是系统中不期望的动态特性，如果不能很好处理不确定性的影响，原有的故障诊断方法甚至会完全失效。因此，基于解析模型的鲁棒故障诊断方法具有了重要的现实意义。本文在国家自然科学基金的资助下，对基于解析模型的几类动态系统的鲁棒故障诊断问题，进行了深入的研究，主要工作包括： 研究了一类电控系统的故障诊断问题。针对该系统的动态模型所具有的特点，通过对系统模型不确定性和外部扰动的适当处理，提出了多模型结构下的未知输入观测器自适应估计方法。该方法可以有效的避免模型不确定性和外部扰动对故障诊断的影响，从而减少了诊断系统对故障的漏报与误报。 研究了一类飞控系统的故障诊断问题。提出了一种模糊多模型方案。当系统无外部扰动时，该诊断方案是基于全维状态观测器，将T-S模糊模型与多模型技术相结合进行设计的；当系统具有外部扰动时，该诊断方案是基于未知输入观测器，将T-S模糊模型与多模型技术相结合而进行设计。 研究了一类多输入多输出非线性系统的故障检测方案设计问题。在离散时间框架下，提出了一种定量的分布式故障检测方法。所设计的分布式故障检测方案既适用于突变故障，也适用于缓变故障，同时系统中所考虑的建模不确定性能被允许是非结构化的。 研究了一类非线性复杂系统的故障隔离问题。针对系统所具有的大规模、分布性等特点，基于故障辨识，提出了一种协作性的故障隔离方法。所提出的故障隔离方案不仅能检测出系统中所发生的故障，而且还能进一步确定系统中发生的故障类型或者是对故障进行定位。同时，对所提出的隔离方案的性能，进行了分析并严格的推导了该方案对系统中所发生的故障的隔离条件，量化了传统意义上对故障的隔离性能的定性描述。 研究了一类多智能体网络系统中的故障敏感性与扰动抑制问题。针对在其网络协调过程中，系统内部可能发生的故障以及外部干扰，分析了其故障敏感性与扰动抑制性。基于所设计的分布式观测器，能够使网络系统在其协调过程中对系统内部的故障具有期望的敏感性，同时又对外界干扰具有一定的抑制性。 最后，进行了全文的总结并探讨了未来的一些研究方向。

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