【摘 要】
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对于现代复杂控制系统,微小故障往往很难发现.在系统过程干扰和测量噪声未知但有界的前提下,提出了一种新的基于状态集员估计的主动故障检测方法.首先设计全对称多胞形卡尔曼
【机 构】
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北方工业大学电气与控制工程学院,北京化工大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573050,51805021),东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室资助开放项目(PAL-N201702),中央高校基本科研专项基金(XK1802-4),中国博士后科学基金(2018M631311)资助。
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对于现代复杂控制系统,微小故障往往很难发现.在系统过程干扰和测量噪声未知但有界的前提下,提出了一种新的基于状态集员估计的主动故障检测方法.首先设计全对称多胞形卡尔曼滤波器对系统状态进行估计,并利用全对称多胞形对受未知干扰影响的状态集合进行描述,然后设计辅助输入信号使得加入辅助输入信号后正常模型的状态集合与故障模型的状态集合交集为空,从而实现主动故障检测.为了使得所设计的辅助输入信号对原系统影响最小,需要求得最小的辅助输入信号,本文将最优化问题转化为混合整数二次规划问题进行求解.最后,与基于输出集合的辅助输
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