可调节故障的智能采样和检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种可调节故障的智能采样和检测系统，包括以下步骤：a、构造包含执行器故障和扰动的连续线性时不变系统模型；b、根据步骤a中的连续线性时不变系统模型设计自适应故障诊断观测器，并构造误差方程；c、利用步骤b中的自适应故障诊断观测器获取故障和状态估计信息，根据故障和状态估计信息进一步设计最优输出状态反馈容错控制器；d、设计非均匀采样数据容错控制率，并确定非均匀采样数据的最小采样间隔；e、利用智能采样系统来获取采样时刻，保证在故障系统中输入任然能够实现状态指数稳定。本发明专利技术能够实现对定值故障的准确及时估计，而且利用尽可能少的采样输出以保证系统稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于障诊断与容错控制
，尤其是涉及一种可调节故障的智能采样 和检测系统。
技术介绍
随着现代工程系统日益复杂化和大型化，对其安全性与可靠性的要求也越来越 高。特别是对于一些安全至上的系统如飞行器和化工设备等，常要求在发生故障的情况下 系统仍能稳定运行，甚至能完成预设定的性能指标。在此背景下，动态系统的容错控制研究 受到广泛关注。在容错控制诸多方法中，故障调节技术是在检测故障发生后对其进行辨识 和估计，然后修正控制率以补偿故障带来的负面影响，从而使系统尽量保持无故障时的性 能，因此被视为主动容错最有效的方法之一，在过去数十年中得到快速发展。 自适应观测器具有结构简单且易于实现等优点，因此被广泛应用于连续时间线性 和非线性系统中。自适应观测器在推广应用于网络控制系统时遇到了困难。考虑到网络控 制系统中经常会出现时延、丢包等现象，因此假设采样周期是非等间隔的，这种被动的非均 匀采样方式在一定程度上增加了故障诊断和容错控制的困难。另一方面，在保证系统性能 的前提下，主动调节采样周期以降低计算和通讯资源消耗是目前网络控制系统研究的一个 热点及难点。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种可调节故障的智能采样和检测系统，能 够实现对定值故障的准确及时估计，而且利用尽可能少的采样输出以保证系统稳定性。 为达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案:本可调节故障的智能采样和检测 系统，包括以下步骤： a、构造包含执行器故障和扰动的连续线性时不变系统模型； b、根据步骤a中的连续线性时不变系统模型设计自适应故障诊断观测器，并构造 误差方程； c、利用步骤b中的自适应故障诊断观测器获取故障和状态估计信息，根据故障和 状态估计信息进一步设计最优输出状态反馈容错控制器； d、设计非均匀采样数据容错控制率，并确定非均匀采样数据的最小采样间隔； e、利用智能采样系统来获取采样时刻tk，保证在故障系统中输入任然能够实现状 态指数稳定。在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤a中构造的包含执行器 故障和扰动的连续线性时不变系统模型如下： 其中x(〇eRn为系统状态向量，《(/)€『_为控制输入向量，:为输出向量， /(Oeir为待估计的定值故障，w(f) e]T是扰动输入向量;六，8，(^4为已知的适维矩阵。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤b中根据连续线性时不 变系统模型设计自适应故障诊断观测器如下：其中，i⑴€lT为系统状态向量，外)€，为输出向量，/(/)e]T为故障的估计 值；其中L为观测器增益，定义状态估计误差为= i⑴-.v(〇,输出误差为 心(0 =，(0-)'(0,故障估计误差为e#) = ./>)-/(/),构造的误差方程如下： 上述的故障为定值故障，即/_(〇 = 0，故障估计误差变化率+〇〇 = ，设计自适 应故障估计算法./(/〇 =「fV, (〇.，Γ为自适应率，使得状态估计误差ex(t)和故障估计误差ef (t)鲁棒稳定，并且满足| Iey(t)| |2〈γι| Iw(t)| |2。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤c中基于所获取的故障 和状态估计信息，设计得到的最优输出状态反馈容错控制器如下： u(t) = -Kx(t)- B'Ef(t)； 其中，矩阵# 满足(I-= Ο，控制器增益尤e K_为待设计参数;此时 系统状态为-亡⑴二(? 召《)-?) +//(t.)，ri(t) = T;对 于标量γ2>〇,保证自适应故障诊断观测器的状态反馈控制使系统状态鲁棒稳定，满足Hoc性 能I |x(t) | | < γ〗| |n(t) | 丨2。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤d设计的非均匀采样数 据容错控制率为=-?(&)- #矽(&)，最小采样间隔的值满足：在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤e中智能采样系统能够 根据自身状态来触发采样，获取采样时刻tk，定义采样间隔丫 = tk+1_tk，满足： 其中，Λ为离散间距，Nmax = tmax/A，其中tmax表示采样间隔可能的最大值，"对于系统由上式来确定采样间隔γ时， 5 保证在故障系统中输入任然能够实现状态指数稳定。 与现有的技术相比，本专利技术的优点在于:克服了基于观测器的状态反馈容错控制 器的设计难点，与传统的被动采样方式，本专利技术主动设计了采样时刻，同时本专利技术弥补了非 均匀采样系统的容错控制方面的空白，为非均匀采样系统的故障诊断与容错控制提供了方 法参考。本专利技术不仅能够实现对定值故障的准确及时估计，而且利用尽可能少的采样输出 以保证系统稳定性。【附图说明】 图1为本专利技术利用智能采样系统得到采样时刻图，图中X坐标为采样时刻，Υ坐标为 采样间隔。 图2为本专利技术所设计自适应故障诊断观测器的故障估计及真实值曲线图，线a为真 实值，线b为估计值。图3为本专利技术中系统的输出曲线。【具体实施方式】 本方案中的可调节故障的智能采样和检测系统，包括以下步骤： a、构造包含执行器故障和扰动的连续线性时不变系统模型； b、根据步骤a中的连续线性时不变系统模型设计自适应故障诊断观测器，并构造 误差方程； c、利用步骤b中的自适应故障诊断观测器获取故障和状态估计信息，根据故障和 状态估计信息进一步设计最优输出状态反馈容错控制器； d、设计非均匀采样数据容错控制率，并确定非均匀采样数据的最小采样间隔； e、利用智能采样系统来获取采样时刻tk，保证在故障系统中输入任然能够实现状 态指数稳定。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤a中构造的包含执行器 故障和扰动的连续线性时不变系统模型如下： 其中雄)为系统状态向量，μ(?)_€『为控制输入向量，少(/) e_!Rp为输出向量， /(〇6『为待估计的定值故障，_)€脱"是扰动输入向量丄8，(：，〇4为已知的适维矩阵。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤b中根据连续线性时不 变系统模型设计自适应故障诊断观测器如下：其中，i⑴e IT为系统状态向量，，(0 e IT为输出向量，e，为故障的估计 值；其中L为观测器增益，ielTM ;定义状态估计误差为t⑴⑴-.ν(?)，输出误差为 ￡>, (0 =处)-_>仍，故障估计误差为义⑴=/〇)-/(〇,构造的误差方程如下： 上述的故障为定值故障，即/(〇 = 0，:故障估计误差变化率=/〇>，设计自适 应故障估计算法./_(/) .=「斤,(/*)，Γ为自适应率，使得状态估计误差ex(t)和故障估计误差ef (t)鲁棒稳定，并且满足| Iey(t)| |2〈γι| Iw(t)| |2。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步骤c中基于所获取的故障 和状态估计信息，设计得到的最优输出状态反馈容错控制器如下： 其中，矩阵# e 1TXS满足(/ -5#)五=0，控制器增益T;对 于标量γ2>〇,保证自适应故障诊断观测器的状态反馈控制使系统状态鲁棒稳定，满足Hoc性 能I |x(t) | | < γ〗| |n(t) | 丨2。 在上述的可调节故障的智能采样和检测系统中，所述步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可调节故障的智能采样和检测系统，其特征在于，包括以下步骤：a、构造包含执行器故障和扰动的连续线性时不变系统模型；b、根据步骤a中的连续线性时不变系统模型设计自适应故障诊断观测器，并构造误差方程；c、利用步骤b中的自适应故障诊断观测器获取故障和状态估计信息，根据故障和状态估计信息进一步设计最优输出状态反馈容错控制器；d、设计非均匀采样数据容错控制率，并确定非均匀采样数据的最小采样间隔；e、利用智能采样系统来获取采样时刻tk，保证在故障系统中输入任然能够实现状态指数稳定。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邱爱兵，史军杰，张静，王胜锋，周俊，钟永彦，瞿遂春，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32