线性离散时变系统hlt∞gt故障估计问题研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，这类系统一旦发生事故就有可能造成人员和财产的巨大损失。为了提高控制系统的安全性与可靠性，对故障诊断技术的研究越来越重要。时变是实际系统普遍具有的特性之一，但是对于时变系统故障估计问题的研究尚未深入开展。本文基于日。滤波技术，运用Krcin空间Kalman滤波理论和新息重组方法，对线性离散时变系统故障估计问题进行研究。首先简单分析本文研究课题的选题背景与意义、故障诊断技术的国内外发展现状，简要介绍基于Krein空间Kahnan滤波理论和新息重组方法的时

2、变系统日。多步预测、日。多步平滑和H。滤波基本原理，提出本文将要研究的主要问题以及将要开展的主要研究工作。本文运用Krcin空间Kahnan滤波理论和新息重组方法对线性离散时变系统的日。故障估计问题进行研究，给出日。故障估计问题可解的充要条件和故障估计器设计矩阵Riccafi方程方法，分析稳态情况下H。故障估计器的基本形式。通过对奇异系统降阶处理，给出一类时变奇异系统的一般线性离散时变系统表述，运用Krcin空间带相关噪声Kalman滤波理论，解决这类时变奇异系统的H。故障估计问题。研究一类线性不确定离散时变系统的鲁棒H。故障估计问题，通过状态扩展，把系统日

3、。故障估计问题转化为日。固定滞后平滑问题，并进一步运用II(rcin空间＆Illn她滤波理论和新息重组方法进行求解。研究一类受输出时滞影响的线性离散时变系统日。故障估计问题，结合I【rein空间白噪声滤波理论和新息重组方法，解决受输出时滞影响的这类系统的日。白噪声估计问题，并把取得的结果用于解决H。故障估计问题。最后，对全文做了简要总结，并对下一步的主要研究方向进行了展望。关键词：H。故障估计；线性离散时变系统；Ihein空间；新息重组；Kalman滤波山东大学硕士学位论文ABSTRACTWiththedevelopmentofthemodemscience

4、andtechnology,industrialfacilitiesarebecominglarge-scale，integrated，high-speed，automaticandintelligent．Onceafailurehappensinsuchasystem，hugclossoflivesandpropertiesareusuallyunavoidable．Inordertoguaranteethesafetyandreliabilityofthecontrolsystems，researchesonfaultdiagnosishavebeenm

5、oreandmoreimportant，Ontheotherhand，mostofpracticalsystemsaretimevarying．However,fewattentionshavebeenpaidtofaultestimationoftime-varyingsystemsyet．Inthisthesis，problemsrelatedtoH。faultestimationforlineardiscretetime—varyingsystemsareinvestigatedintheframeworkofH。filteringbyapplying

6、KreinspaceKalmanfilteringtheoryandinnovationreorganizedapproach．Basedonanalyzingthebackgroundandsignificanceoftheresearchtopic，briefreviewingofcurrentdevelopmentoffaultdiagnosis．andanintroductiontoinnovationreorganization-basedH。filtering,multi-steppredictionandmulti—stepsmoothingi

7、nKreinspaceforlineartime—varyingsystems，themainproblemsandorganizationofthisthesisalestatedfn'stly．Firstly,theproblemof丑。faultestimationforlineardiscretetime-varyingsystemsisstudiedbyusingtheKreinspaceKalmanfilteringtheoryandallinnovationreorganizedapproach．Sufficientandnecessaryco

8、nditionontheexistenceofH。f