硕士论文-网络化控制系统基于模型的故障诊断

华中科技大学硕士学位论文网络化控制系统基于模型的故障诊断姓名：严源申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：方华京20080607I摘要随着网络技术的发展，越来越多的控制系统需要通过通讯网络实现闭环控制。在这样的发展趋势下，网络化控制系统就逐渐成为了热门研究领域。网络化控制系统可以定义为，闭环回路通过网络传输信号的控制系统。由于网络化控制系统具有分布式的特点，相比传统控制系统就拥有了诸多优势，比如，信息共享、节省资源、等等。但是，网络也给控制系统带来了时延，丢包，异步等等传统控制系统中所未曾涉及的问题，因而需要进一步深入研究。同时，为了提高网络化控制系统的可靠性，故障诊断问题也成为了重要的研究课题。本文介绍了故障诊断的基本概念、分类，并详细介绍了基于模型故障诊断的发展历史，以及各种常用的基于模型故障诊断方法的思想和特点；介绍了网络化控制系统的发展背景，相对与传统控制系统的特点、优势、新的研究难点等等问题，并着重介绍了本文工作的主要基础，即网络化控制系统的信息调度模型以及其增广系统。本文针对信息调度模型周期时变的特点，将传统的基于模型的故障诊断方法应用到信息调度模型及其增广系统中，主要包括的诊断方法有基于Luenberger观测器的方法、基于未知输入观测器的方法和基于特征结构配置的方法。另外，本文将信息调度模型与网络化控制系统的时延问题结合起来，分析了时延小于一个采样周期情况下，对于信息调度模型的影响。并将网络时延的不确定性归结为系统模型的不确定性，用昀优等价空间的方法对其进行故障诊断系统设计。本文借助Matlab平台，对文中的诊断系统进行了仿真，取得了理想的效果。关键词：网络化控制系统基于模型的故障诊断信息调度模型网络时延IIAbstractWiththerapiddevelopmentofnetworks,moreandmoreclose-loopcontrolsystemscommunicatevianetworks.Underthisbackground,NetworkedControlSystems(NCS)becomeaverypopularresearchareainrecentyears.NCScanbedefinedasacontrolsystemwithatleastoneclose-loopthroughthenetwork.NCSistheakindofdistributedsystemwhichcontributestoitsvariousadvantages,suchasinformationsharing,resourcesconserving,etc.comparingtotraditionalcontrolsystems.However,withtheaffectsfromnetworks,alotofnewtopicsincludingnetwork-induceddelay,packetsloss,asynchronism,etc.whichneveroccursintraditionalcontrolsystems,needfurtherstudy.Inaddition,inordertoimprovethereliabilityofNCS,faultdiagnosisofNCSisalsoworthtoresearch.Thisthesisintroducesthebasicdefinitionandclassificationoffaultdiagnosis,andmakesadetailedintroductionaboutthehistoryandbasicideaandtechniquesofmodel-basedfaultdiagnosis.ThethesisalsointroducestheNCS’background,advantagesandnetwork-inducedissuescomparingtotraditionalcontrolsystems.Inaddition,thethesisdiscussestheinformation-schedulingmodelofNCS,andalsopresentsitsaugmentationmodel.Inthisdissertation,traditionalmodel-basedfaultdiagnosistechniquesareappliedintotheperiodictime-varyinginformation-schedulingmodel,includingLuenbergerObserverapproach,UnknownInputObserverapproach,EigenstructureAssignmentapproach.Moreover,thethesisdiscussesthenetwork-induceddelayissueintheinformation-schedulingmodel,analysestheaffectsfromtimedelaylessthanonesamplingperiod.Inthisthesis,therandomtimedelayininformation-schedulingmodelistreatedasmodeluncertainty,andamodel-baseddiagnosissystemisdesignedviaoptimalparityrelationapproach.SimulationsofdiagnosissystemsinthisthesisarebasedonMatlab,andallachievedtheexpectedresults.KeyWords:NetworkedControlSystemsmodel-basedfaultdiagnosisinformation-schedulingmodelnetworked-induceddelayII独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日本论文属于11绪论本章首先概述了故障诊断技术的重要意义和分类，详细介绍了基于模型的故障诊断的发展历史和基本方法；接着介绍了网络化控制系统的发展背景以及本文主要工作的基础——信息调度模型。1.1控制系统故障诊断综述随着控制理论和其工业应用的日益发展，控制系统的结构越来越趋向于复杂化，相应的控制算法也变得越来越先进。因此，现代控制系统对于可靠性也提出了更高的要求。除了一些人们所熟知的，对于安全性要求极高的控制应用领域（例如，核反应堆的控制问题，高速列车，航空航天技术等等）以外，在日常工业生产和生活当中，人们对控制系统可靠性的要求也变得越来越高。例如，大型工业生产设备某一个环节的失效可能导致生产设备的瘫痪，从而给工厂带来巨大的经济损失，又如汽车等交通工具的某些关键部件的失效可能会导致重大的交通事故和人员伤亡，等等。显然，在现代控制系统中，有效的在线故障诊断系统成为了一个十分重要的组成部分[1]。故障诊断发展至今已经有将近40年的历史，也取得了十分丰硕的理论与应用成果。其中发展昀早，而且目前理论体系昀为完整的，是基于解析模型的故障诊断技术，其昀为常用的设计方法包括了基于Luenberger观测器的方法、基于等价空间的方法、基于Kalman滤波器的方法、基于H∞滤波器的方法，等等。这类基于模型的故障诊断方法也是本文工作当中所采用的分析与设计方法。1.1.1故障诊断的基本分类按照国际故障诊断权威P.M.Frank教授的观点，故障诊断方法可以划分成基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三种[2]。(1)基于模型的方法传统的故障诊断方法是设计一个与原系统相同的硬件冗余（hardware/phys-ical/parallelredundancy）系统。通过对原系统与冗余系统相互之间的信号比较来判断系统是否出现了故障。这种方法的应用十分广泛，但其面临的主要问题是需要增加大量额外的硬件和维护开支。基于解析模型的故障诊断方法就避免了这个问题。2它不需要任何额外的硬件，仅仅只需要存储算法的空间和运行算法的能力，这对于日益成熟的计算机技术来说是非常容易实现的[1]。(2)基于信号处理的方法基于信号处理的方法通常利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征量，从而检测故障的发生。近年来出现了一些新的基于信号处理的故障诊断方法，如利用Kullback信息准则、基于小波变换、基于自适应滑动窗格形滤波器，以及基于信号模态估计的故障诊断方法[2]。(3)基于知识的方法在很多理论研究和实际应用中，我们通常无法获得控制对象的精确数学模型，这就大大限制了定量方法的使用范围。基于知识的方法不需要对象的精确数学模型，因此是很有生命力的方法。基于知识的方法主要可以分为基于症状的方法和基于定性模型的方法。基于症状的方法有神经元网络方法、专家系统方法、模糊推理方法和模式识别方法等。基于定性模型的方法有定性仿真方法等[2]。1.1.2基于模型的故障诊断的发展历史基于模型的故障诊断昀早始于麻省理工学院的Beard在1971发表的论文。这种方法后来经过Jones和Massoumnia的重新定义，成为了Beard-Jones故障检测滤波器(Beard-JonesFaultDetectionFilter)。与此同时，基于统计方法的故障诊断技术由Mehra和Peschon于1971年率先提出，其思想是通过应用Kalman滤波器来产生残差(residual)，从而拉开了随机系统故障诊断发展的序幕。1978年Clark首次通过使用Luenberger观测器来检测故障，后来这种基于观测器的方法在Frank的研究和发展下，成为了故障诊断领域内的非常重要的一个分支。等价空间法昀早由Mironovski与1979提出的，其主要设计思想是通过系统输入和输出之间的比较来得到系统的诊断信息。该方法后来在Lou,Willsky和Verghese的研究下得到了进一步发展。参数估计法是利用系统辨识技术来做参数估计而设计的故障诊断方法，其昀早由Bakiotis,Raymond和Raul，以及Geiger分别在1979年和1980年提出的。随后在Frank和Isermann的研究工作下得到了更深入的发展。3为了解决故障诊断中的鲁棒性问题，Watanabe和Himmelblau在1982年提出了一种基于不可知输入观测器的方法；随后，Patton,Willcox和Winter在1986提出了通过特征结构分解的方法来得到系统的残差信号，也成为了目前基于模型故障诊断中应用昀广的一种方法。昀早用频域方法做故障诊断研究的是Viswanadham,Taylor和Luce与1987年所提出的系统矩阵分解方法。而后Viswanadham和Minto利用了H∞昀优化理论来解决故障诊断问题。μ综合也在随后的研究中，逐渐应用到故障诊断技术中。随着非线性理论的发展，故障诊断技术也开始和模糊控制，神经网络等技术相结合，用于解决非线性系统的诊断问题。1.1.3基于模型的故障诊断的主要