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文檔簡介
1、對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(Network Control Systems,NCS)的故障診斷研究越來越受到相關(guān)學(xué)者們的重視,但由于網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延、數(shù)據(jù)包丟失、時序錯亂等因素的影響,使得NCS的故障診斷變得相當復(fù)雜。而現(xiàn)有的研究大多僅僅考慮了網(wǎng)絡(luò)時延或僅僅考慮了數(shù)據(jù)包的丟失。本文不但綜合考慮了NCS的時延和丟包問題,而且將傳統(tǒng)的基于模型的故障診斷方法和智能故障診斷方法相結(jié)合來對NCS的故障診斷問題進行相關(guān)研究。除此之外,本文還研究了非線性NCS的故障
2、診斷問題。
首先,針對具有隨機短時延和丟包的NCS,利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)對系統(tǒng)外部干擾進行補償來完成NCS故障診斷的工作。通過等效的異步動態(tài)系統(tǒng)模型設(shè)計狀態(tài)觀測器,利用觀測器的殘差對NCS進行故障診斷。利用基于支持向量回歸機理論的智能辨識方法對系統(tǒng)干擾進行辨識,并且將辨識出來的結(jié)果作為系統(tǒng)補償項加到之前設(shè)計好的狀態(tài)觀測器中。在理想情況下,使系統(tǒng)的殘差只以故障的形式存在,從而提高
3、了系統(tǒng)故障診斷的準確性。仿真實例驗證了上述方法的有效性。
其次,研究了基于H∞濾波的固定長時延和丟包的NCS故障診斷問題。首先根據(jù)系統(tǒng)是否產(chǎn)生丟包的情況將狀態(tài)估計誤差方程等效為一個典型的異步動態(tài)系統(tǒng),這種異步動態(tài)系統(tǒng)是具有一定的事件約束率的。通過構(gòu)造一個傳統(tǒng)的觀測器,產(chǎn)生濾波殘差系統(tǒng),將故障診斷問題最終歸結(jié)為H∞的濾波問題。文中通過一個具體的仿真實例驗證了所得結(jié)論。
再次,研究了非線性NCS的故障診斷方法。針對一類非
4、線性的NCS,研究了它的故障檢測問題,這種非線性NCS具有模型不確定性,而且假設(shè)它的丟包現(xiàn)象僅存在于傳感器到控制器這段鏈路之間。首先基于狀態(tài)觀測器的方法,設(shè)計了故障診斷濾波器,利用它產(chǎn)生系統(tǒng)的殘差生成器。之后構(gòu)造了Lyapunov函數(shù),經(jīng)過推導(dǎo)求證后,給出了使殘差動態(tài)系統(tǒng)漸近均方穩(wěn)定的充分條件。最后采用了LMI技術(shù),將故障診斷問題轉(zhuǎn)化成了可解的凸優(yōu)化問題進行求解。這種方法的有效性也通過一個具體的仿真實例進行了驗證。
最后,利用
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