【硕士论文】基于传感器最优配置的故障检测方法研究.pdf

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1、中南大学博士学位论文基于传感器最优配置的故障检测方法研究姓名：彭涛申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：桂卫华20050501中南大学博士学位论文摘暮摘要近年来，基于模型故障检测技术在理论研究及一定领域内的实际应用中都取得了令人瞩目的进展，关于传感器最优配置的研究在基于知识的方法方面也获得一些进展。但故障检测方法的研究都默认传感器的位置是给定的，对于通过传感器最优配置，获得尽可能多的关于过程运行状态的信息，从而提高鲁棒故障检测精度的研究目前还未得到足够重视。本论文在总结基于模型故障检测方法的基础上，针对线性时不变系统，着重研究了基于混合H／^k故障检

2、测系统多日标优化设计方法，提出了通过结合传感器最优配置设计进行故障检测研究的新思路和新方法，并通过算例仿真和实例实验与仿真证明了算法的有效性和可行性。其主要工作和研究成果体现在以下几个方面：．针对线性时不变动态系统，提出一种基于观测器的混合JH眠故障检测系统的线性矩阵不等式(LinearMatrixInequality，LMI)优化设计方法。采用直接LMI技术，获得了混合耳脚j故障检测观测器增益存在条件以及求解方法，并给出获得其最优解的迭代算法，从而构造出一个最优的故障检测系统。用该方法所设计的系统，可以在保证系统稳定的前提下，达到对故障尽可能灵敏，而同时对模型不

3、确定性等未知输入尽可能鲁棒之间的最佳平衡。仿真算例说明了设计方法及算法的有效性。．针对线性时不变动态系统，提出一种基于观测器的非凸多目标Ⅳ，比故障榆测滤波器优化设计方法。将由输出观测器和后滤波器组成的残差生成器描述为非凸的双线性矩阵不等式(BilinearMatrixInequalities，BMIs)形式，通过用双线性矩阵不等式中可完全平方非正定项的上界替代原非正定项，将BMIs转化为一组线性矩阵不等式，获得了优化问题的可解条件以及观测器增益与后滤波器矩阵的求解方法，并证明了算法的收敛性。所设计的故障检测滤波器同样可以达到对故障具有高灵敏度而同时对未知输入具有强

4、鲁棒性。相比仅基于输出观测器而无后滤波器的故障检测滤波器，该方法具有更大的设计自由度。仿真算例以及滚动轴承实验都证明了设计方法及算法的有效性。摘要．针对线性时不变动态系统，提出一种基于传感器最优配置的混合Ⅳ／H。故障检测观测器设计方法。系统用町提供的k个传感器构成Ⅳ个测量点(测量变量)，通过最优地选择其中m(m≤N)个作为监测点，期望以最小的测量成本狭得关于故障的最大量信息。为此，建立了系统最小成本、最大故障检测精度以及多目标优化三种模型。对该三种模型分别采用LMI技术、Pareto遗传算法等优化方法获得系统设计的最优解，能达到系统故障检测性能的目标。以实际汽车四

5、阶模型为应用对象进行仿真，证明了设计方法及算法的有效性。．针对线性时不变动态系统，提出一种基于传感器最优配置的等价空间故障检测方法。将基于传感器最优配置的等价空间故障检测描述为一个多目标优化问题。对多目标中各个子目标分解并分别寻优后，再对它们进行折衷和协调处理，使各子目标函数都尽可能地达到最优。同样在系统可提供的Ⅳ个测量变量中选择m个，能获得关于系统故障尽可能大的信息，并使系统测量成本尽可能小。仿真算例证明了设计方法及算法的有效性。关键词：故障检测，传感器最优配置，残差生成，鲁棒性，灵敏度，优化中南大学博上学位论文摘要ABSTRACTRecentlythetheo

6、reticalstudyandpracticalapplicationforthemodel．basedfaultdetection(FD)techniquehasmaderemarkabledevelopment．Someresearchfindingshavebeenobtainedaboutknowledge—basedoptimalsensorlocation．Thesensorlocationswereoftendefaultedasknown，buttheapproachestoimprovingrobustfaultdetectionprecisio

7、nbasedonoptimalsensor10cationhavenotyetreceivedmuchattention．Forlineartimeinvariantsystem，thispapermainlyconcernsmethodsbasedonhybridH-!H。multi—objectiveoptimizationdesignforfaultdetectionsystem，andproposesanewconceptandmethodforfaultdetectionbycombiningwithoptimalsensorlocationdesign

8、，whic