網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)故障診斷方法研究.pdf

1、對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(Network Control Systems,NCS)的故障診斷研究越來越受到相關(guān)學(xué)者們的重視,但由于網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延、數(shù)據(jù)包丟失、時(shí)序錯(cuò)亂等因素的影響,使得NCS的故障診斷變得相當(dāng)復(fù)雜。而現(xiàn)有的研究大多僅僅考慮了網(wǎng)絡(luò)時(shí)延或僅僅考慮了數(shù)據(jù)包的丟失。本文不但綜合考慮了NCS的時(shí)延和丟包問題,而且將傳統(tǒng)的基于模型的故障診斷方法和智能故障診斷方法相結(jié)合來對(duì)NCS的故障診斷問題進(jìn)行相關(guān)研究。除此之外,本文還研究了非線性NCS的故障

2、診斷問題。
　　首先,針對(duì)具有隨機(jī)短時(shí)延和丟包的NCS,利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對(duì)系統(tǒng)外部干擾進(jìn)行補(bǔ)償來完成NCS故障診斷的工作。通過等效的異步動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測(cè)器,利用觀測(cè)器的殘差對(duì)NCS進(jìn)行故障診斷。利用基于支持向量回歸機(jī)理論的智能辨識(shí)方法對(duì)系統(tǒng)干擾進(jìn)行辨識(shí),并且將辨識(shí)出來的結(jié)果作為系統(tǒng)補(bǔ)償項(xiàng)加到之前設(shè)計(jì)好的狀態(tài)觀測(cè)器中。在理想情況下,使系統(tǒng)的殘差只以故障的形式存在,從而提高

3、了系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)確性。仿真實(shí)例驗(yàn)證了上述方法的有效性。
　　其次,研究了基于H∞濾波的固定長(zhǎng)時(shí)延和丟包的NCS故障診斷問題。首先根據(jù)系統(tǒng)是否產(chǎn)生丟包的情況將狀態(tài)估計(jì)誤差方程等效為一個(gè)典型的異步動(dòng)態(tài)系統(tǒng),這種異步動(dòng)態(tài)系統(tǒng)是具有一定的事件約束率的。通過構(gòu)造一個(gè)傳統(tǒng)的觀測(cè)器,產(chǎn)生濾波殘差系統(tǒng),將故障診斷問題最終歸結(jié)為H∞的濾波問題。文中通過一個(gè)具體的仿真實(shí)例驗(yàn)證了所得結(jié)論。
　　再次,研究了非線性NCS的故障診斷方法。針對(duì)一類非

4、線性的NCS,研究了它的故障檢測(cè)問題,這種非線性NCS具有模型不確定性,而且假設(shè)它的丟包現(xiàn)象僅存在于傳感器到控制器這段鏈路之間。首先基于狀態(tài)觀測(cè)器的方法,設(shè)計(jì)了故障診斷濾波器,利用它產(chǎn)生系統(tǒng)的殘差生成器。之后構(gòu)造了Lyapunov函數(shù),經(jīng)過推導(dǎo)求證后,給出了使殘差動(dòng)態(tài)系統(tǒng)漸近均方穩(wěn)定的充分條件。最后采用了LMI技術(shù),將故障診斷問題轉(zhuǎn)化成了可解的凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解。這種方法的有效性也通過一個(gè)具體的仿真實(shí)例進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　最后,利用