基于T-S模型的控制系统传感器故障诊断(2)

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要ff实际的非线性控制系统日益复杂化，物理器件的增多本身降低了系统的可靠性：另一考面，我们对系统可靠性和安全性的要求不断提高：因此非线性系统的故障诊断研究就非常必要。控制系统故障诊断领域产'_-L-T许多成熟的线性系统故障诊断方法性系统的方法相对较少：T．S模型为探索非线性系统故障诊断提供了桥梁，所力于基于T-S模型的离散系统的传感器故障诊断研究．针对存在系统噪声和系统状态肘延两种情况，提出了相应的传感器故障诊断方法。本文系统地介绍了国内外控制系统故障诊断的研究成果，尤其是非线性控制系统的故障诊断的研究现状和常用方法。在考虑系统噪声和量测噪

2、声时，本文提出了高斯白噪声下基于T-S模型的系统的传感器故障诊断方法。给出了基于T-S模型的离散卡尔曼滤波器的一般形式及其等价形式，并给出了T-S模糊系统的等价形式；不但讨论了该卡尔曼滤波器的稳定性；还推导了传感器故障可分离的充分条件；最后用一个铁路拖动系统感应发电机的Matlab仿真例子验证了该方法的有效性。在考虑系统状态时延时，本文提出了基rT—s模型的离散多时延系统的传感器敝障诊断方法。先介绍了文献[sol所提出的线性离散多时延系统的状态观测器；再根据状态估计法将其应用于线性离散多时延系统的传感器故障诊断；然后将该方法用于基于T．s模型的离散多时延系统的传感器

3、故障诊断，类似地提出了基十’r-s模型的离散多时延系统及其状态观测器的一般形式和等价形式：同样用若干个Matlab的仿真例子验证了这些方法的有效性。关键词：T．s模糊移渔卡尔曼瀛螽状态观翻器故障检测与分离传感器蔽障z离散时延系统l一，l华中科技大学硕士学位论文AbstractInpracticemanynonlinearsystemsarebecomingmorecomplexwithalargenumberofphysicalcomponents．Ononehand，itreducestheperformancesofsystemsinevitably；onthe

4、otherhand，moresystemsarerequiredforhigherreliabilityandsafetythanbefore．Therefore，itisofsignificanceinboththeoriesandpracticalapplicationstostudyfaultdiagnosisfornonlineardynamicsystems．AsT-Sfuzzymodelprovidessuchagoodbridgetofaultdiagnosisinnonlineardynamicsystems，thethesisstudiessens

5、orfaultsdiagnosisinT-Smodelbaseddiscretesystemsandputsforwardtwofaultdiagnosisapproachesforthesystemswithsystemnoisesandmultipletime—delaysrespectively．ThethesisreviewstheresearchesonfaultdiagnosisinChinaandabroadindetails，especiallyapproachesandthelatestdevelopmentoffaultdiagnosisinno

6、nlineardynamicsystems．Whensystemnoisesareconsidered，asensorfaultdiagnosisapproachfortheT-SmodelbasedsystemswithGaussianwhitenoisesisputforward．ThediscreteKalmanfilterbasedonT-Sfuzzymodelanditsequivalentisgiven．AndallequivalentoftheT-Sfuzzysyst翩nisalsogiven．ThenthestabilityofKalmanfilte

7、ringisdiscussedandthesufficientconditionforsensorsfaultsisolationisderived．TheapproachisillustratedbyallexampleoftheinductionmotorofarailwaytractionsystemusingMatlabsimulation．Whenstatetime·delaysareconsidered，asensorfaultdiagnosisapproachfortheT-Smodelbasedsystemswithmultipletime·de