基于滑模观测器的机器人系统传感器故障诊断

本文基于变结构滑模状态观测器，提出了一种在模型含有不确定性误差的情况下，机器人控制系统传感器故障的鲁棒诊断方法．通过滑模观测器与传感器的输出构造残差信号，然后从残差中提取故障信息，实现故障的检测与分离．实验结果验证了该方法的有效性．

基于高增益鲁棒滑模观测器的故障检测和隔离

针对一类同时具有执行器和传感器故障的不确定线性系统,讨论了基于观测器的故障检测和隔离方法.首先,通过引入增维向量,使得在构造的增维系统中,故障向量包含了原系统的执行器故障和传感器故障.通过构造辅助输出使增维系统的观测器匹配条件得以满足,同时设计高增益滑模观测器对辅助输出进行估计.然后,对增维系统构造鲁棒滑模观测器并用作故障检测观测器,通过滑模控制项来抑制干扰,使观测器具有鲁棒性.在此基础上,结合多观测器故障隔离思想,提出了可以同时对执行器故障和传感器故障进行检测和隔离的方法.最后,通过对一个五阶飞行器模型进行仿真,证明了所提方法的有效性.

基于观测器的传感器故障检测与信号重构方法

针对含未知有界干扰输入的线性系统进行传感器故障检测研究.通过对输出信号进行非奇异线性变换,将传感器故障等效转化为执行机构故障,提出对干扰具有鲁棒性、对故障具有敏感性的残差生成方法,设计滑模观测器进行残差估计,实现对传感器故障的检测,得到对传感器故障信号的精确估计,并实现对传感器信号的重构.基于飞机纵向小扰动模型,对于传感器的缓变偏差、突变偏差、完全失效和反相等故障的信号重构仿真结果都表明了该方法的有效性.

新能源汽车驱动系统速度传感器故障检测与容错控制法

针对新能源汽车驱动系统速度传感器失效问题,提出一种基于改进高阶滑模观测器的车用永磁同步电机驱动系统故障检测与容错控制方法。首先利用改进超螺旋算法对高阶滑模观测器进行优化设计,提高不同干扰类型下系统收敛性与跟踪精度。其次利用新型滑模观测器计算出转速估计值,选取实际转速与估计转速的差值为故障特征量,提出传感器失效检测法,同时利用新型滑模观测器代替失效传感器完成相应功能,从而实现容错控制。最后对新能源汽车恒速驱动与变载驱动的行驶模式进行仿真分析与实验验证。结果表明,在不同行驶工况下,新能源汽车永磁同步电机驱动系统能够准确及时检测出失效故障且容错性能良好。与传统高阶滑模观测器驱动系统相比,所提方法速度跟踪精度更高、容错控制效果更好。

基于级联观测器的多输入多输出非线性系统的故障诊断

将块观测方法应用于非线性系统的故障检测和分离.首先给出了非线性系统的块观测形式,针对传感器故障和执行器故障对非线性系统进行分块,得到了带有故障系统的块观测器形式.利用滑模观测器实现系统状态观测,得到观测器误差;利用所设计的观测器对非线性系统进行故障的诊断和分离;采用等效输出注入概念重构了故障信号,使得多变量输入输出非线性系统的故障诊断问题得到了解耦;针对异步电动机系统实现了传感器故障的分离.仿真结果证明了算法的有效性.

基于鲁棒滑模观测器的多电机卷绕系统故障检测和隔离

针对多电机卷绕系统故障检测和隔离问题,提出了基于滑模观测器的鲁棒故障检测和隔离策略.首先,考虑到多电机卷绕系统运行环境变化引起的摩擦系数、杨式模量、半径和转动惯量等参数的不确定性,通过引入非线性未知输入干扰对系统不确定参数进行描述,将多电机卷绕系统转化为包含执行器故障的一般不确定非线性系统;其次,构造鲁棒滑模观测器并用作故障检测观测器,通过滑模控制来抑制未知输入干扰,使观测器具有鲁棒性,在此基础上,结合多观测器故障隔离的思想,提出了可以同时对多个执行器故障进行检测和隔离的方法;然后,根据李雅普诺夫理论得到使观测器系统指数收敛的充分条件,同时给出了观测器增益的求解方法;最后,仿真结果验证了所提方法的鲁棒性和有效性.

线控转向电动叉车控制系统多故障检测和隔离

在复杂工况条件下,针对电动叉车在运行中存在的可靠性、安全性和稳定性问题,提出一种对线控转向电动叉车系统故障检测和隔离的研究方法。首先,搭建了叉车三自由度模型,根据系统故障项和干扰项,建立出叉车故障模型;其次,使用自适应滑模变结构观测器作为故障观测器,根据变结构参数抑制未知输入扰动对系统的干扰,并利用残差信号来设计自适应率;最后,根据系统不同部件工作状态的不同,设定不同的残差阈值,使设计的观测器对特定故障具有较强的敏感性。再利用多观测器思想,可以同时对多个故障精确检测定位,并进行故障隔离。通过实车平台进行了实验,实验结果证明了该设计方法的有效性和准确性。

基于非线性动态模型的质子交换膜燃料电池故障诊断

为了对质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统进行故障诊断以提高系统的安全性和可靠性,针对PEMFC系统的强非线性,在九阶状态空间模型的基础上提出一种滑模观测器实时生成残差,利用故障阈值检测法建立故障特征矩阵检测故障,进而为了隔离故障,引入相对故障敏感度函数建立理论相对故障敏感度矩阵,在系统运行时实时计算各故障相对故障敏感度与理论相对故障敏感度的欧氏距离,最小欧氏距离对应的故障则为系统发生的故障,结果验证了所提出的基于模型的故障诊断方法的有效性,且所构建观测器可以估计PEMFC系统中难以直接测取的状态变量,平均相对误差在6%以内。

基于观测器的传感器故障检测方法对比分析

针对航空发动机传感器故障检测方法的适用范围缺乏量化数据问题,提出以故障检测性能指标为依据,对基于卡尔曼滤波器和基于自适应滑模观测器的故障检测方法适用性进行对比分析。分别设计了基于卡尔曼滤波器的残差生成和自适应滑模观测器的故障估计检测方法,根据故障检测策略实现故障检测;以蒙特卡罗法生成随机故障,对比分析在故障和干扰同时存在的情况下2种方法的故障检测效果和适用范围;基于DGEN 380发动机进行仿真,仿真结果表明:基于卡尔曼滤波器的故障检测方法对高斯噪声的处理能力较强,但故障检测率不足50%,尤其是针对软故障效果较差;而基于滑模观测器的故障检测方法在不考虑测量噪声的情况下,针对软硬故障检测的效果均较好,但处理传感器测量噪声的能力较差。

液压作动系统的传感器故障检测设计

针对液压作动系统的传感器故障检测开展研究工作。首先通过一个线性转换将液压系统的初始模型转换成2个子模型,一个模型只含系统的不确定性,而另一个子系统只含传感器故障,从而实现了不确定性和传感器故障的完全解耦。随后针对2个子系统分别设计了滑模观测器和Luenberger观测器,其中滑模观测器用来抑制模型中的不确定性而Luenberger观测器用来保证评估误差为0。最后通过仿真验证了该方法能够有效的检测出液压系统的传感器故障,特别是在多个传感器故障同时发生时。

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.