故障检测、隔离和重构方法的研究

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1、WORD格式整理故障检测、隔离和重构方法的调查摘要：故障检测，隔离以及重构（FDIR）在许多工程应用领域是一个重要的，具有挑战性的问题，并且在控制委员会一如既往的是研究的活跃领域。这篇文章呈现了最近十年来各种基于模型的FDIR方法发展的调查。在这篇文章中，FDIR问题被分为故障检测和隔离步骤（FDI），以及控制器重构步骤。对于FDI，我们讨论了能够产生具有鲁棒性残差的不同的基于建模技术，未知干扰和以及在发生突变（或故障）时测试残差的各种统计技术。然后我们讨论在解决故障时各种重构控制策略的实施技术。关键词：解析冗余，故障检测，故障分离，故障重构，调查。第一章介

2、绍故障检测，隔离和重构（FDIR）在许多学科里是一个重要且挑战性的问题，例如化学工程【1】—【4】，核能工程【5】—【6】，航空和航天工程【7】—【8】和汽车技术【9】。举个例子，在航空和航天工程领域中，虽然飞行系统是由高水平的冗余容错硬件故障和软件故障建立起来的，鲁棒故障诊断系统仍然用于监测器和飞机的飞行安全评估。在某些情况下，如果一个故障能快速的检测和识别出来，那么就可以采取合适的重构控制行动。举一个著名的例子，一个电子遥控飞行控制系统不仅降低了复杂度，易碎性以及一个流体力学飞行控制系统的重量，而且提出了更多可靠性的问题。我们要求一个高水平的冗余技术与一

3、种鲁棒故障诊断方案相结合，这样才能确保这样的系统能满足飞机运营所需要的严格的安全要求。国际自动控制联合组织（IFAC）过程安全技术委员会把故障定义为一个在系统中至少有一个特性或参数与标准条件【10】，【11】不同的偏差。学习参考资料分享WORD格式整理这样的故障也许在机器，传感器，执行器或者转换逻辑元件的个体单元中发生。FDIR是一种确保系统持续安全或者正确运行的控制方法论，当故障发生时通过故障检测和隔离（FDI），以及控制器重构来解决特殊的故障。这个FDI问题包含做一个二元决策——要么某些事出现故障，要么一切正常，找出故障的的位置和性质【12】。总之，FD

4、I方法利用冗余的概念，可以是图1中所示的硬件冗余也可以是图1中所示的解析冗余。硬件冗余的基本概念是比较有不同硬件产生的重复信号，例如测量由两个或者多个传感器给出的相同信号。同样应用于硬件冗余方法中的技术是交互频道监视法（CCM），残差生成使用等价生成法（例如：基于传感器的几何或信号模式），以及信号处理方法，如小波变换等。在另一方面，解析冗余用一种数学模型结合一些评估技术来进行故障检测和隔离。因为解析冗余方法通常不需要附加硬件，所以它与硬件冗余方法比起来是一种性价比更高的方法。然而，由于解析冗余方法要确保模型不确定性，噪音和未知干扰的鲁棒性的需要，所以这种方法

5、更加具有挑战性。通常来说，解析冗余方法可以分为定量模型方法和定性模型方法。定量模型法（如观测器法）在FDI中用精确的数学模型和控制理论来产生残差。在另一方面，定性模型法使用人工智能（AI）技术，例如模式识别，在观察行为和模型预期行为之间获取差异。图1说明FDIR中硬件冗余和解析冗余的概念学习参考资料分享WORD格式整理这篇文章主要集中于定量模型方法。我们只是简单的讨论了人工智能技术，指出了近年的工作成果，目的是为了使人工智能技术与定量模型技术相结合。定性模型技术属于FDI的一个重要的领域，我们希望在将来的工作中，对于这些方法能做一个更详尽的报告。基于解析冗余

6、技术（基于模型）的FDIR系统的基本结构如图2所示。FDIR问题可以分为三步。第一步就是通过一个或多个残差生产过滤器产生一组残差变量。这些残差在理想无故障情况下应该是0（或是零值）。为了是它在实际应用中有用，这些残差应该对噪音，干扰和模型不确定性不敏感，而在最大程度上对故障敏感。某些FDIR方案使用两个或者多个残差生成滤波器并行工作从而故障分离。在这样的方案中，每个残差生成滤波器都设计为只对一个选择性组的故障敏感。第二步就是根据残差判断是否发生故障（故障检测）及发生的故障的类型（故障分离）。这一步通常使用统计工具来检验残差是否明显的偏离零。最后，控制器对检测

7、出的任何故障进行在线重构。在解析冗余方法中，残差是基于系统的数学模型产生的。这个数学模型可能是从基本原则发展起来的，例如机械系统是由牛顿运动定律得出的；也可能是基于过去的经验或观察产生的，例如那些基于系统识别技术的系统。在实际生活中，数学模型常常不可能精确的描述实际系统的行为，因为在模型参数中会有模拟误差和不确定性。此外，实际系统通常遭受噪音和未知的干扰。这个结果就是在无故障的情况下，残差为非零值。下面列举了两种常用的方法来克服这个问题。1）残差生成量的鲁棒性：一种方法是设计一个能对噪音和不确定性不敏感，同时对故障敏感的鲁棒滤波器或评估器。这种方法的例子是故

8、障检测滤波器【13】—【17】，观测器法【18】，【