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基于模型的故障检测及容错控制方法研究  
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【作者】 朱嵘嘉;
【导师】 纪志成;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2007-03-19
【关键词】 故障检测; 容错控制; 参数估计; 神经网络;
【英文关键词】 fault detection; fault tolerant control; parameters estimation; neural networks;
【中文摘要】 随着现代工业控制系统复杂程度的增加和人们对系统性能指标要求的提高,系统的可靠性,可维护性和容错性受到了人们越来越多的重视。由此,故障检测及容错控制方法在近二十年一直作为控制界的研究热点,取得了显著的成果。 论文在基于对象模型的基础上,针对线性系统模型和非线性系统模型的不同特性,提出了不同的故障检测方法,并对不同对象模型的容错控制方法进行研究。 论文首先分析了一类线性时变系统的工作原理及控制特性,在其数学模型的基础上,提出了一种基于对等空间的系统故障检测方法。该方法针对模型参数时变的系统特性,利用系统状态观测值和实际系统输出获得的故障残差序列,并提出了故障检测在线滤波器设计方法。此方法不仅可以监视系统是否发生故障,而且可以跟踪故障并给出故障的变化趋势,同时引用Lyapunov定理证明了该方法的稳定性。针对一类存在的变量和参数不确定性的非线性Wiener系统模型,探讨了基于Kalman滤波和神经网络状态观测器的故障检测方法,该方法采用Kalman滤波器实现模型转换,利用神经网络非线性特性逼近系统非线性部分,实现了故障检测和线性部分参数故障幅...
【英文摘要】 With complexity of modern control systems increasing and the requirement of higher performance of the system, reliability, maintainability and fault-tolerant capacity have attracted more and more attention of the world. For two decade, fault detection and tolerant control have made great improvement, and many remarkable results have been obtained. Based on the system model, different fault detection methods are presented for different characteristic of the linear and non-linear syst...
【更新日期】 2007-04-13

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