网络控制系统故障检测：应对未知时延与Markov丢包

"该文研究了存在未知时延和Markov丢包的网络控制系统(NCSs)的故障检测与优化问题。通过将未知短时延视为范数有界不确定性，并结合Markov丢包模型，建立了不确定Markov跳变系统的数学模型。接着，设计了一种模态依赖的鲁棒故障检测滤波器，以应对这些不确定性。为提升检测系统的性能，文中采用了后置滤波器对残差信号进行时域优化，并利用Moore-Penrose逆求解最优解。此外，还设计了自适应检测阈值，并提出了时变参数阵的迭代方法，减少了计算复杂性。数值仿真结果显示，这种方法能有效抑制时延和丢包带来的影响，显著提高了故障检测系统的检测精度和响应速度。" 在本文中，作者首先探讨了网络控制系统中的两个关键问题：未知时延和Markov丢包。时延是NCSs中普遍存在的现象，它可能导致控制性能下降，甚至系统不稳定。通过将未知时延转化为范数有界的不确定性，可以更好地分析和处理这个问题。而Markov丢包模型则反映了网络传输过程中数据包可能随机丢失的现象，这对实时控制系统的性能有显著影响。 接下来，作者提出了一个不确定Markov跳变系统的框架来描述这种带有时延和丢包的网络控制系统。在此基础上，设计了模态依赖的鲁棒故障检测滤波器，这种滤波器能够适应系统状态的动态变化，并且具有鲁棒性，能抵抗不确定性的影响。 为了进一步优化检测系统的性能，文章引入了后置滤波器对残差信号进行时域优化。这种方法通过对残差信号的处理，可以提高故障检测的精确度，减少误报和漏报的可能性。利用Moore-Penrose逆，可以找到滤波器的最优解，以达到最佳的滤波效果。 此外，作者还设计了一种自适应检测阈值，这个阈值可以根据系统的运行状态动态调整，从而更准确地识别故障。同时，通过提出一种时变参数阵的迭代算法，可以有效地降低计算需求，这对于实时控制系统来说是非常重要的，因为它需要在有限的时间内完成计算任务。 最后，通过数值仿真验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够在存在时延和丢包的情况下，显著提高故障检测系统的检测能力和检测速度，证明了其在实际应用中的潜力和价值。 关键词：网络控制系统、故障检测、时延及丢包、时域优化 这篇论文针对网络控制系统在时延和丢包环境下的故障检测挑战，提出了一套创新的解决方案，包括不确定性建模、滤波器设计和优化策略，为网络控制系统的可靠性和性能提供了理论支持。