非高斯隨機分布控制系統(tǒng)的主動故障檢測、故障分離與容錯控制.pdf

1、20世紀(jì)70年代以后，自動化開始向復(fù)雜的系統(tǒng)控制和高級的智能控制方向發(fā)展，如何對系統(tǒng)進行早期和準(zhǔn)確的故障診斷與容錯控制備受關(guān)注；同時，隨著控制理論內(nèi)容的不斷豐富以及在實際工程應(yīng)用中的不斷完善，在理論上為復(fù)雜系統(tǒng)的容錯控制的研究奠定了基礎(chǔ)。由于實際的被控對象往往受外界隨機干擾、隨機參數(shù)攝動等的影響，使得被控對象高斯分布的假設(shè)條件受到限制。因此，為了更加貼近工程實際運行環(huán)境，在非高斯條件下對隨機分布控制系統(tǒng)進行研究更有現(xiàn)實意義。
　　

2、很多實際的工業(yè)過程都存在嚴(yán)重的非線性、耦合性和未建模動態(tài)等，因此很難對控制系統(tǒng)進行精確的建模。結(jié)合專家經(jīng)驗構(gòu)造的 T-S模糊規(guī)則有很強的擬合能力，適用于處理復(fù)雜的非線性函數(shù)。T-S模糊模型可用于逼近隨機分布系統(tǒng)復(fù)雜的動態(tài)特性，為非高斯隨機分布系統(tǒng)的建模和控制算法的研究提供了便利。干擾和多個故障并存的情況對控制系統(tǒng)的性能提出了更大的難題和挑戰(zhàn)，在這種情況下，迫切需要對系統(tǒng)進行故障的檢測與分離。為了實現(xiàn)對微小故障的檢測，提高故障檢測的精度，

3、對隨機分布系統(tǒng)進行主動故障檢測的探索與研究。
　　本文以典型的隨機分布控制系統(tǒng)——化工反應(yīng)過程為背景，用 T-S模糊模型逼近系統(tǒng)的非線性動態(tài)特性，并用徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的輸出概率密度函數(shù)（PDF）進行逼近。為了滿足隨機分布控制系統(tǒng)更高的性能要求，進行了更為全面的研究，分別對非高斯隨機分布控制系統(tǒng)進行主動故障檢測、故障分離與模型預(yù)測容錯控制三個方面問題的研究，具體內(nèi)容如下：
　　（1）對非高斯隨機分布控制(SD

4、C)系統(tǒng)設(shè)計合適的輔助輸入信號，激勵系統(tǒng)顯現(xiàn)出潛在的故障，從而進行主動故障檢測，提高故障檢測的質(zhì)量。主動故障檢測的策略是：在給定的測試周期內(nèi)輸入合適的輔助信號，用集員估計方法將輸出殘差用橢球集合進行描述，通過判斷正常和故障系統(tǒng)輸出殘差的橢球集合的交集是否為空來進行故障檢測。為了減小輔助輸入信號對正常系統(tǒng)輸出的影響，考慮設(shè)計最小能量的輔助信號。應(yīng)用集員估計時不需要擾動的分布信息，只需假設(shè)擾動未知但有界，與非高斯隨機分布系統(tǒng)的擾動不服從高斯

5、分布的條件相契合。在考慮系統(tǒng)外界擾動等不確定性最大的情況下，進行橢球集合的更新，求解出最優(yōu)的輔助輸入信號，并代入系統(tǒng)進行主動故障檢測。最后用MATLAB仿真對主動故障檢測方法進行驗證。
　?。?）針對擾動和多個故障并存的情況，對基于T-S模糊模型的非高斯SDC系統(tǒng)進行故障的檢測、分離與估計。只考慮發(fā)生執(zhí)行器故障的情況，將待分離以外的故障均看做是擾動，組成增廣擾動向量，并通過設(shè)計與執(zhí)行器數(shù)目相同的多個非奇異線性坐標(biāo)變換矩陣實現(xiàn)擾動和

6、待分離故障的解耦。解耦后將系統(tǒng)變換成兩個子系統(tǒng)，其中一個子系統(tǒng)只含一種待分離的故障，為故障的分離提供方便，同時也便于確定故障發(fā)生的通道。給出了故障發(fā)生的時間的確定方法及故障發(fā)生的通道，并設(shè)計與執(zhí)行器數(shù)目相同的多個自適應(yīng)故障診斷觀測器分別進行故障的估計。最后用MATLAB仿真驗證故障分離與估計算法的可行性。
　?。?）對用T-S模糊模型描述的非高斯SDC系統(tǒng)進行模型預(yù)測控制的研究。對發(fā)生故障的系統(tǒng)如果不及時進行容錯控制，將影響產(chǎn)品的