基于传感器网络的分布式故障估计问题研究

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1、:10220分类号:TP273单位代码^净密级:hNortheastPetroleumUniversity^_■■硕±研究生学位论文一巧论文题目:基于传感器网络的分布式故障估计问题研究;步贤业硕±生指导教师:煮宏丽教授学科专业:纏科学与工程_^9HH控制理论与控制工程‘:研究方向.201621日年5月Bt■学位论文独创性声明本人所呈交的学位论文是我在指导教师的指导下进行的研究11:作及取得的。研究成果踞我所知,除文中己经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人已经发表或撰写

2、过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,巧己在文中作了明确说明并表示谢意。。瓜5心作者签名:女《业日期:去、!学位论文使用授权芦明本人完全了解东北石油大学有关保留、使用学位论文的规定。学校有权保留学位论文并向圍家主管部口或其指定化构送交论文的电子版和纸质版,允许论文、,可被查阅和借阅,可臥采用影印、缩印或扫描等复制乎段保存汇编学位论文W公布论文的全部或部分内容。东北石油大学有权将本人的学位论文加入《中国优秀硕±学位论文全文数据库》、《中国博古学位论文全文数据库》和编入《中国知识资源总库。>)。保密的学位论文在解密后适用本规定位

3、论文者签名:学作签名:论文指导教师家畫兩指导小组成员签名:Ito獻(ThesisfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonDistributedFaultEstimationProblemsoverSensorNetworksCandidate:BuXianyeTutor:Prof.DongHongliSpecialty:ControlScienceandEngineeringDateoforalexamination:21thMay,2016University:NortheastPetroleumUniversity东

4、北石油大学硕士研究生学位论文基于传感器网络的分布式故障估计问题研究摘要近年来,对大型网络化系统的理论和实践分析逐渐成为研究热点,其涉及的学科包括控制工程、信号处理、计算机科学和数学等。作为该研究领域的一个核心问题,基于传感器网络的分布式故障检测和估计问题吸引着越来越多研究者的关注。传感器网络是一种计算机网络,由许多在空间上分布的自动装置组成,并且这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况。在实际网络环境下,控制系统很容易发生一系列网络化诱导现象,包括时滞,信道衰落,非线性,随机发生的不确定等。因此,充分考虑这些网络化现象,进行分布式故障估计问题研究具有深远的理论和现实意

5、义,同时也存在着很多挑战。本文讨论了几类系统的传感器网络分布式故障估计器设计问题,所做的工作如下:第一,鉴于现有随机发生不确定方面的研究成果较少,考虑带有随机发生不确定现象的离散时间系统,设计其分布式故障估计器。利用李雅普诺夫稳定性定理,得到令分布式故障估计动态系统指数均方稳定,并且满足给定的平均H性能约束的分布式故障估计器存在的充分条件和表达式,再利用MATLAB软件进行仿真实验,验证设计的故障估计器是否满足设计要求。第二,考虑到传感器网络经常部署在复杂环境下,利用随机发生非线性模型来刻画网络诱导产生的复杂性,设计一类具有随机发生非线性的时变系统的分布式故障估计器。利用L增益

6、理论,推出使得故障估计动态系统满足给定平均H2性能约束的充分条件,并提出一种递推的分布式故障估计器设计算法,再通过仿真实验,对分布式故障估计器设计算法的有效性进行验证。第三,对于实际情况下故障估计器参数不能准确执行的问题,研究具有随机发生非线性和随机发生增益变化时变系统的非脆弱性分布式故障估计器设计方法。在现有的故障估计研究方法中,大部分都是假定估计器的参数可以准确获得而对估计器参数矩阵的漂移现象及其导致的故障估计器稳定性下降甚至不稳定问题有所忽略。文中利用随机变量、范数有界乘法形式的不确定性来刻画估计器增益变化的随机发生,得到使故障估计器动态系统满足平均H性能指标的充分条件

7、,并提出一种递推的非脆弱分布式故障估计器设计算法,再进行数值仿真,说明提出的非脆弱分布式故障估计器设计算法的准确性。关键词:分布式故障估计,传感器网络,非脆性,随机发生的非线性,随机发生的增益变化,随机发生的不确定性II东北石油大学硕士研究生学位论文ResearchonDistributedFaultEstimationProblemsoverSensorNetworksABSTRACTInrecentyears,theoreticalandpracticalanalysison

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