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文檔簡介
1、在工業(yè)進程過程中,為了確??刂葡到y(tǒng)可靠安全地運行,故障診斷與容錯控制作為重要的手段之一,已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注。
目前主要是針對隨機系統(tǒng)的故障診斷與容錯控制的研究,然而這類研究往往建立在系統(tǒng)干擾、輸入和故障滿足高斯假設(shè)來開展的,然而這一假設(shè)并不完全符合一些實際應(yīng)用過程,而且許多實際系統(tǒng)中要求控制過程變量的概率密度函數(shù)(Probability density function,PDF)的形狀,這類系統(tǒng)方程描述了系統(tǒng)輸入與系統(tǒng)輸
2、出概率密度函數(shù)之間的關(guān)系,而并非傳統(tǒng)的系統(tǒng)輸入與輸出之間的關(guān)系,稱此類系統(tǒng)為隨機分布控制(Stochastic distribution system,SDC)系統(tǒng)。時滯是大多數(shù)工業(yè)系統(tǒng)中非常普遍的現(xiàn)象,例如長管道進料、極緩慢的過程或復雜的在線分析儀等。時滯的存在使得對系統(tǒng)的分析變得復雜,同時也是系統(tǒng)不穩(wěn)定性的根源。目前非高斯時滯隨機分布系統(tǒng)的容錯控制尚無研究結(jié)果。
本文針對非高斯時滯隨機分布控制系統(tǒng),在系統(tǒng)發(fā)生故障后,通
3、過利用有效的故障診斷算法準確地估計出故障,然后利用估計出的故障信息,對系統(tǒng)進行容錯控制,最終使發(fā)生故障后系統(tǒng)的輸出概率密度函數(shù)仍能跟蹤給定的分布,從而實現(xiàn)非高斯時滯隨機分布控制系統(tǒng)的集成故障診斷與容錯控制。
本文主要做了如下工作:
①對采用有理平方根B樣條逼近的非高斯時滯隨機分布系統(tǒng),運用一種基于非線性自適應(yīng)觀測器故障診斷方法有效地診斷出非高斯隨機分布系統(tǒng)的常值故障。仿真結(jié)果驗證了故障診斷算法的有效性。
4、> ②對采用有理平方根B樣條逼近的非高斯時滯隨機分布系統(tǒng),給出基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的故障診斷算法,診斷出系統(tǒng)發(fā)生的漸變故障?;诠收显\斷的信息,給出一種新的PI容錯跟蹤控制算法,使發(fā)生故障后系統(tǒng)輸出的概率密度函數(shù)仍能跟蹤給定的分布,最終通過仿真從而驗證集成故障診斷和容錯控制算法的有效性。
③對非高斯奇異隨機分布控制系統(tǒng),考慮時滯因素的影響,給出基于迭代學習觀測器(ILO)的故障診斷方法,結(jié)合切換控制理論,基于故障
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