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观测器特征向量配置的方法在控制系统故障诊断中的应用

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文档简介:

观测器特征向量配置的方法在控制系统故障诊断中的应用煤矿现代化2010年第2期总第95期疆潮薯特征向量配置的方法在控镧蔡统故阵诊断巾的应用陈展,周玉国,朱志伟(青岛理工大学自动化学院,山东青岛266011)摘要本文运用特征值配置的方法设计了一种用于故障诊断的观测器,通过对观测器进行特征向量的配置使得残差与干扰分布方向正交,从而使得故障检验残差与未知输入干扰间的传递函数阵为零,这样就使得残差与干扰直接解耦。通过这种方法,残差信号对干扰具有鲁棒性,使故障诊断算法不受系统不确定性干扰的影响,提高系统故障诊断的可靠性和精度。同时通过残差信号估计故障,能在线辨识故障的形态,数值仿真验证了该方法的有效性。。关键词故障诊断;特征结构配置;观测器;解耦中图分类号:TP277文献标志码:B文章编号:1009—0797(2010)02一oo54—021引言对于基于模型的FDI,状态估计并不是必要的,所需信息只是用于诊断的残差信号。因此,对基于模型的FDI,进行状态估计误差与干扰解耦不是必需的。这里尝试一种直接的与干扰解耦的残差产生方法。在文章中,将介绍一种残差信号自身与干扰解耦的方法,然而状态估计误差并不一定满足解耦的方法。运用特征值配置是直接设计~个鲁棒残差方法中最重要的方法之一,残差与干扰分布方向的正交是通过观测器进行左特征向量的配置从而得到的。通过此种方法,残差信号得以对干扰具有鲁棒性。2基于特征向量配置方法故障诊断的原理假设系统的干扰是加性未知输入干扰,形同如下:基于全维观测器的残差发生器如图所示,用系统方程式描述如下:f()=(A—)(z)+(一KC)u()+’,(£){毒(£)=Ci(t)+DM(£)【3)Ir(t)=Q(t)一(t)]对干扰解耦是通过使用左特征结构配置的方法,并且进而产生残差的,其具体设计算法如下:①计算残差加权矩阵Q使得QCE=O;②确定观测器的特征结构,合适的特征值是按照希望动态残差性质选取的,并保证Qc的行均为观测器的P个左特征向量,其余的(n—P)个左特征矢量的选择则以产生好的诊断效果为准来进行选取。以上方法是采用了左特征向量的方法进行干扰解耦,在实际中我们还可以采用右特征向量的方法来进行解耦,方法与其类似。{(z)(f)蛔“(£)+尺-t)+(£)(1)3l',(f)=C(£)+Du(£)十足2,【t)式中状态向量x(t)∈Rn,输出向量v(f)

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