一类非线性采样控制系统的故障可诊断性分析与故障诊断方法研究

考虑基于传统控制系统所开发的故障诊断算法不能保证其在采样控制系统中的有效性，需要寻求新的适合故障诊断的方法。针对目前开发的故障诊断方法缺少可诊断性分析，不为系统提供需满足的基本条件，不利于工程应用，研究非线性采样控制系统的故障可诊断性问题及故障诊断方法，不仅在理论具有重要意义，而且还具有现实的应用价值。本项目主要研究一类非线性采样控制系统的故障可诊断性与故障诊断方法问题，基于参数可辨识性原理对该类系统中故障的可诊断性进行理论分析，在可诊断性基础上，对近似和混杂系统两种建模方式，采用基于滤波器的故障诊断设计方法，给出故障的检测、分离与估计算法，并结合模型利用半全局一致性性质，对采样时间、量化条件等进行限制，实现系统故障的准确诊断。同时针对飞行控制系统，系统地总结出不同种类的故障情况，对其可诊断性进行深入的分析, 搭建飞控系统半物理仿真平台，并将所提方案在仿真平台上进行试验验证。

随着计算机技术与交互式设备的快速发展，形成了对连续的控制器进行采样和数/模转换的采样控制系统。针对传统系统所开发的故障诊断和容错控制方法不能保证在采样控制系统中的性能，需要开发新的故障诊断与容错控制算法。.考虑到实际工程对象大多是非线性系统，非线性采样控制系统的故障诊断与主动容错控制已成为学科前沿问题，对于非线性采样控制系统的安全运行具有重要的理论意义和应用价值。目前传统的非线性系统故障诊断与容错控制研究的主要思路是将线性系统的容错控制器设计方法推广到非线性系统，由于采样控制系统不同于传统系统的一些特性，文献中鲜有关于非线性采样控制系统的故障诊断方法报道。.本项目执行以来，团队的主要创新性成果有：.1、非线性网络化系统的鲁棒故障诊断。考虑时滞与丢包共存的一类非线性采样控制系统，采用两个相互独立的Markov链分别描述传感器—控制器和控制器—执行器的时滞；随机变量用于描述执行器和传感器之间的丢包，基于此模型，设计了基于滤波器的故障检测方法。并采用具有部分非线性项的T-S模型描述非线性采样系统，将传输丢包描述为伯努利过程，设计故障检测滤波器，保证无故障下滤波器收敛并对噪声具有一定的鲁棒性，故障下检测残差超过阈值产生报警。该方面成果已发表SCI检索论文2篇。.2、非线性采样控制系统的主动容错控制。针对有限传输数据的一类采样控制系统提出了一种容错控制器与传输数据统一设计的方法。为保证容错控制对具有故障的采样控制系统能有效的，分析了被控对象的故障条件和传输通道的最小传输率。给出了基于自适应技术的容错控制器，保证故障系统的稳定性。针对采样离散系统的执行器故障提出了一种可靠性控制方法，利用平均逗留时间方法，在系统故障未发生与发生间隔时间不小于某给定恒值条件下，基于观测器设计了反馈控制器保证整个闭环系统的指数稳定性。该方面成果已发表SCI检索论文2篇，申请国家发明专利一项。.3、强干扰下非线性采样控制系统的故障诊断。考虑采样控制系统运行中存在外界强干扰的问题，研究一种基于非线性随机系统传感器故障检测方法。考虑外界干扰等建模不确定性对于系统的影响，将系统建模为具有参数不确定的非线性随机过程模型，利用系统状态与未知干扰进行重构，设计基于观测器的残差；依据假设检验决策判断是否报警，并构造置信区间，得到故障可检测的条件，并分析了故障检测的误报率与漏报率。该方面的结果已申请国家发明