基于解析冗余的网络控制系统鲁棒故障检测技术研究

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1、硕士论文基于解析冗余的网络控制系统鲁棒故障检测技术研究摘要本文针对网络控制系统中的随机网络诱导时延、数据包丢失以及未知干扰等主要问题，研究了基于解析冗余的网络控制系统鲁棒故障检测技术，主要研究内容如下：(1)针对网络控制系统的网络诱导时延、丢包以及未知干扰等问题，建立了网络控制系统的数学模型。(2)针对存在未知有界干扰的随机短时延网络控制系统的鲁棒故障检测问题，设计了系统的未知输入观测器，并将其作为故障检测的残差产生器，给出了未知输入观测器存在的条件，利用未知输入观测器生成与未知输入解耦的鲁棒残差，实现了对网络控制系统的故障检测。(3)针对随机长时延网络控制系统的鲁

2、棒故障检测与诊断问题，基于随机长时延网络控制系统的数学模型，构造了系统的测量冗余方程和奇偶方程，给出了奇偶向量的解耦条件和求取方法，实现了故障检测；针对传感器发生故障或执行器发生故障或两者都发生故障的情况，构造了一组只对特定传感器或执行器故障敏感的残差产生器，给出了相应奇偶向量满足的条件，实现了对故障的诊断。(4)针对受未知有界干扰影响的随机长时延丢包网络控制系统的鲁棒故障检测问题，假定丢包率一定，在长时延丢包网络控制系统增广模型的基础上，设计了系统的基于观测器的鲁棒故障检测滤波器，给出了观测器增益矩阵和残差加权矩阵的求取方法，在此基础上，利用输出残差实现了对故障的

3、检测。关键词：网络控制系统，解析冗余，故障检测，网络诱导时延，数据包丢失，异步动态系统，奇偶方程Abstract硕士论文．nledissertationfocuses011theanalyticalredundancybasedrobustfaultdetectionforNetworkedControlSystemwimstochasticnetworkedinduceddelays、packetlossesandexternaldisturbances．Themainresultsconsistofthefollowingparts：(1)Fornetworke

4、dcontrolsystemwithnetworkedinduceddelays、packetdropoutandunknowndisturbances，differentdiscretetimemathematicalmodelsoftheNCSaleestablished．(2)AimingattherobustfaultdetectionanddiagnosisforNCSwithstochasticdelayslessthanonesamplingperiodandexternaldisturbance，theunknowninputobserver(UIO

5、)isdesignedastheresidualgenerator．Asufficientconditionfortheresidualdynamicsstabilityisgiven．BasedontheUIO，therobustresidualdecouplingfromtheunknowninputsisconstructed．Atlast，thefaultdiagnosisisachievedbyapplyingthedirectionalresidualmethod．(3)TherobustfaultdetectionforNCSwithstochasti

6、clongdelaysisstudied．BasedonthemodeloftheNCS，themeasurementredundancyfunctionandparityequationoftheNCSareconstructed．Simultaneously,thesufficientconditionandsolvingmethodoftheparityvectoraregiven．Forsensorfailures，actuatorfailuresandbothofthem，asetofspecificresidualgeneratorswhichissen

7、sitivetosensororactuatorfaultsareconstructed．Theconditionstheparityvectorsatisfiedalegivensimultaneously．Atlast，thefaultdiagnosisisachieved．(4)TherobustfaultdetectionforNCSwithlongdelays、externaldisturbancesandpacketlossesisstudied．WithfⅨedpacketdropoutrate，twostateobserversaredesign