不確定系統(tǒng)的魯棒故障估計與主動容錯控制研究.pdf

1、人們對系統(tǒng)可靠性、安全性以及有效性等性能要求的日益提高，為現(xiàn)代復雜工程系統(tǒng)的運行環(huán)境帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，極大地增加了系統(tǒng)元部件和子系統(tǒng)故障發(fā)生的可能性，潛在的故障不僅破環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，而且損壞了系統(tǒng)的性能，更有可能會導致財產(chǎn)與人身的巨大損失，進一步可能有災難性的后果。所以，經(jīng)濟效益的一個關(guān)鍵因素就是系統(tǒng)的安全性和可靠性，同樣社會效益也是如此，進而對其的重視程度也得到廣泛的提高。現(xiàn)在，動態(tài)系統(tǒng)在容錯控制與故障診斷方面取得了不小的進展，充

2、分使用系統(tǒng)內(nèi)深度信息的一個好途徑就是采用基于模型的方法，幫助進行故障檢測和故障補償。所以，這種方法已被廣泛使用和高度重視。但在實際復雜動態(tài)系統(tǒng)中，由于其數(shù)學模型不確定性的存在，加之外部干擾，使得對系統(tǒng)性能的要求較難滿足。因此，動態(tài)系統(tǒng)的魯棒故障診斷和容錯控制技術(shù)越來越受到重視，對切實保障系統(tǒng)的可靠性與安全性，具有十分重要的意義。
　　 本文針對幾類不確定系統(tǒng)，研究其的魯棒故障檢測和容錯控制問題。主要工作如下：
　　 介紹

3、了當前容錯控制技術(shù)在非線性動態(tài)系統(tǒng)領域的發(fā)展現(xiàn)狀；分別給出了幾種在非線性系統(tǒng)方面的容錯控制技術(shù)，給出了非線性被動容錯控制基于Hamilton-Jacobi方程的設計方法，以及非線性主動容錯控制以人工智能和參數(shù)估計為基礎的設計方法。
　　 針對非線性動態(tài)系統(tǒng)，因為在實際系統(tǒng)工作中，其無法避免地會受到建模誤差、外部擾動以及測量噪音等因素的影響，文中就此設計了一種魯棒故障檢測方法。首先，在該方法中，測量噪音這一不確定因素可以通過采用徑

4、向基神經(jīng)網(wǎng)絡處理測量信號予以消除，同時通過區(qū)間的形式將系統(tǒng)模型參數(shù)進行表示，從而把不確定性的因素傳播到殘差中去，比較信號觀測值與模型仿真值的一致性，故障的魯棒檢測就可以采取自適應閾值的方法進行實現(xiàn)。然后針對某一300MW電站鍋爐對流受熱面焓溫通道的實際例子進行仿真，仿真的結(jié)果表明該方法不但在測量噪音與建模誤差具有很強的魯棒性，而且在早期的故障檢測中具有較高的靈敏度。因此，在在線故障檢測方面，該方法是可行的和有效的。
　　 本文研