魯棒故障檢測與故障估計理論及應用

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 故障診斷技術的相關概念與任務
1.2.1 基本概念
1.2.2 故障診斷任務
1.2.3 故障診斷系統的性能指標
1.3 故障診斷技術分類
1.3.1 基於解析模型的故障診斷方法
1.3.2 基於信號處理的故障診斷方法
1.3.3 基於知識的故障診斷方法
1.4 故障診斷有待解決的問題及其發展趨勢
1.5 本書的工作
參考文獻
第2章 矩陣和線性系統基礎知識
2.1 矩陣基礎知識
2.1.1 矩陣的奇異值分解
2.1.2 凸集
2.1.3 一些代數問題的解
2.1.4 線性矩陣不等式
2.2 系統基礎知識
2.2.1 線性系統的描述
2.2.2 系統的穩定性、可控性和可觀測性
2.3 GKYP引理
參考文獻
第3章 基於觀測器的故障診斷理論基礎
3.1 故障診斷觀測器
3.2 故障檢測系統的魯棒性及靈敏性
3.3 故障檢測殘差評估及閾值的確定
3.4 故障分離
3.4.1 完全故障分離
3.4.2 故障分離濾波器
3.4.3 基於多個(一組)殘差產生器的故障分離
3.5 故障辨識
3.5.1 故障辨識濾波器與完全故障辨識
3.5.2 最優故障辨識問題
參考文獻
第4章 參數不確定線性時不變系統的魯棒故障檢測觀測器和故障估計濾波器設計
4.1 引言
4.2 無參數擾動時線性系統的魯棒故障檢測觀測器設計
4.2.1 名義系統的魯棒故障檢測觀測器設計
4.2.2 魯棒性條件
4.2.3 敏感性條件
4.2.4 穩定性條件
4.2.5 故障檢測濾波器設計
4.3 參數不確定系統的魯棒故障檢測觀測器設計
4.3.1 問題的定義
4.3.2 魯棒故障檢測觀測器設計
4.3.3 初步結果
4.3.4 魯棒性條件
4.3.5 敏感性條件
4.3.6 穩定性條件
4.3.7 設計閾值和最大無法檢測故障的估計
4.4 參數不確定系統的魯棒故障估計濾波器設計
4.5 實例
4.6 結論
參考文獻
第5章 結構不確定線性系統的魯棒故障檢測觀測器設計
5.1 問題的定義
5.2 魯棒故障檢測觀測器設計
5.2.1 加性不確定性情況
5.2.2 乘性不確定性情況
5.3 閾值的設計和最難以察覺的檢測故障大小估計
5.3.1 加性不確定性情況
5.3.2 乘性不確定性情況
5.4 實例
5.4.1 加性不確定性情況
5.4.2 乘性不確定性情況
5.5 結論
參考文獻
第6章 線性參數變化系統的混合H-/H∞故障檢測觀測器設計
6.1 引言
6.2 LPV系統的H-指標
6.2.1 LPV系統的二次H∞性能
6.2.2 LPV系統的二次H-指標
6.2.3 LPV系統的仿射二次H∞性能
6.2.4 LPV系統的仿射二次H-指標性能
6.3 問題描述
6.4 混合H-/H∞設計方法(一)
6.4.1 未知擾動的魯棒性條件
6.4.2 故障靈敏度條件
6.4.3 LPV系統的H-/H∞故障檢測觀測器設計
6.5 混合H-/H∞設計方法(二)
6.5.1 基於參數依賴型Lyapunov函數的魯棒性條件
6.5.2 基於仿射二次H-指標的靈敏度條件
6.5.3 基於仿射二次H∞性能和仿射二次H-指標的H-/H∞故障觀測器的LPV系統設計
6.6 最大無法檢測故障大小的估計
6.7 實例
6.8 結論
參考文獻
第7章 基於系統辨識的線性時不變系統的故障診斷
7.1 引言
7.2 問題描述
7.3 故障診斷解決方案
7.3.1 傳感器存在偏差案例
7.3.2 執行器偏差故障案例
7.3.3 系統部件故障案例
7.4 遞歸的在線辨識算法
7.4.1 傳感器和執行器偏差估計
7.4.2 對部件故障診斷的在線遞歸參數估計
7.4.3 遞歸最小二乘法求解
7.5 仿真研究
7.6 結論
參考文獻
第8章 列車懸掛系統的故障檢測與故障分離
8.1 引言
8.2 軌道車輛懸掛系統建模
8.3 基於GLRT的加性突變故障檢測
8.4 仿真研究
8.4.1 二系垂向阻尼器故障檢測
8.4.2 二系垂向彈簧故障檢測
8.4.3 傳感器故障檢測
8.5 基於多元時間序列相似性匹配的故障分離
8.6 Eros算法
8.7 故障分離仿真結果
8.7.1 故障特徵庫
8.7.2 算法驗證結果
8.8 結論
參考文獻
第9章 大型風力發電系統故障診斷研究
9.1 引言
9.2 風力發電控制系統故障模型以及問題陳述
9.2.1 風力發電機的結構
9.2.2 風力發電機的系統
9.2.3 科爾曼域中的時不變線性模型
9.2.4 問題陳述
9.3 故障建模以及故障檢測和分離的原理
9.3.1 故障建模
9.3.2 故障診斷的原理
9.4 觀測器與濾波器設計
9.4.1 故障檢測觀測器與故障估計濾波器設計
9.4.2 殘差估計
9.4.3 故障估計濾波器的設計
9.5 仿真結果
9.5.1 葉片力矩傳感器故障檢測結果
9.5.2 葉片傾斜執行器卡死故障檢測結果
9.5.3 葉片力矩傳感器故障估計
9.6 結論
附錄Ⅰ 系統狀態方程矩陣
附錄Ⅱ 科爾曼域上的方程
參考文獻
第10章 基於Kalman濾波和GLRT技術的故障診斷在風力發電系統中的應用
10.1 問題陳述
10.2 基於子空間辨識的風力發電機系統建模
10.3 故障檢測和分離
10.3.1 故障建模
10.3.2 基於Kalman濾波器的殘差產生
10.3.3 基於均值觀測的加性故障檢測
10.3.4 基於廣義似然比檢驗的加性突變故障檢測
10.3.5 基於剩餘殘差觀測的乘性故障檢測
10.3.6 傳感器故障分離推理
10.4 仿真結果
10.5 結論
參考文獻
第11章 基於車輛-軌道系統動態特性的軌道健康狀態檢測
11.1 背景及意義
11.1.1 現有軌道健康狀態檢測指標及評定方法
11.1.2 基於車輛-軌道系統動態特性的軌道健康狀態評定指標
11.2 車輛-軌道系統模型建立
11.2.1 軌道激勵模型的建立
11.2.2 車輛-軌道耦合系統動力學模型的建立
11.3 仿真研究
11.3.1 單一不平順條件下的仿真研究
11.3.2 復合不平順條件下的仿真研究
11.3.3 不同車速條件下的仿真研究
參考文獻