非均匀采样数据系统传感器故障检测的输出时滞方法

"基于输出时滞方法的非均匀采样数据系统传感器故障检测" 是一篇研究文章，主要探讨了在非均匀采样数据系统中如何有效地进行传感器故障检测。作者们利用输出时滞方法，将非均匀采样系统转换为具有时变时滞输出的连续系统，以便更好地处理故障检测问题。 文章首先介绍了问题背景，即在非均匀采样数据系统中，由于采样间隔不一致，使得传感器故障检测变得复杂。为了解决这一问题，作者提出了一个创新的方法，即通过输出时滞方法来转化系统模型。这种方法能够捕捉到采样间隔变化对系统性能的影响，并将其转化为连续时间系统的形式，便于后续分析和设计。 接下来，文章提出使用故障检测滤波器作为残差生成器，以生成用于判断故障的残差信号。故障检测滤波器的设计被转化为一个多目标优化问题。这个优化问题的目标是确保连续时间过程噪声和离散时间测量噪声对残差信号的H∞范数小于给定阈值，同时，要求传感器故障对残差信号的l2增益大于预设值。这意味着滤波器需要在保持对噪声的低敏感性的同时，对传感器故障有较高的检测能力。 为了找到满足这些要求的滤波器，作者们提出了一种迭代算法，该算法可以在噪声鲁棒性和故障灵敏度之间找到平衡。他们将多目标优化问题转化为一组可解的线性矩阵不等式（LMI），这为实际计算提供了便利。 文章最后，通过一个具体的飞行控制系统仿真实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在非均匀采样数据系统中准确地检测传感器故障，证明了其在实际应用中的潜力。 这篇研究文章为非均匀采样数据系统的传感器故障检测提供了一种新颖且实用的解决方案。它结合了输出时滞方法、故障检测滤波器设计、多目标优化和迭代算法，有效地处理了采样不均匀带来的挑战，对于提升系统可靠性具有重要意义。