鲁棒故障检测：信噪比约束下的离散时间系统

"该资源是一篇发表在《弗兰克林研究所期刊》(Journal of the Franklin Institute)上的研究论文，主题聚焦于受信噪比(SNR)约束的不确定离散时间系统的鲁棒故障检测。作者包括Fumin Guo、Xuemei Ren、Zhijun Li和Cunwu Han，分别来自北京理工大学自动化学院和华北科技学院现场总线与自动化技术国家重点实验室。论文在2014年10月17日提交初稿，2015年4月18日经过修订后再次提交，并于同年5月18日被接受，最终在6月5日在线发布。" 正文: 这篇研究论文主要探讨了在信号与噪声比(SNR)约束下的不确定离散时间系统中的鲁棒故障检测问题。在实际的控制系统中，由于各种因素如模型误差、通信信道的限制等，系统的性能和稳定性可能会受到影响。鲁棒故障检测的目标是设计一种能够抵御这些不确定性并能有效识别系统故障的滤波器。 文章提出了一种无模型误差的最佳残差生成方法，作为不确定离散时间系统鲁棒故障检测滤波器设计的参考残差模型。这种方法考虑了系统存在的建模误差以及SNR约束条件。通过这种方式，即使在模型不完全准确且信道受到噪声干扰的情况下，也能生成具有代表性的残差信号，用于识别潜在的系统故障。 接下来，论文将鲁棒故障检测滤波器设计问题转化为一个优化的H1滤波问题。H1滤波是一种控制理论中的重要工具，它允许滤波器对不同类型的噪声有良好的鲁棒性。通过最小化H1范数，可以确保滤波器在面对不确定性时保持稳定且有良好的性能。 论文中还提到了基于范数的残差评估函数，这是判断系统是否存在故障的关键。当残差的范数超过预设阈值时，通常表示系统可能发生了故障。因此，设计一个合适的残差评估函数是故障检测系统的核心部分。 这篇论文为解决在SNR约束条件下不确定离散时间系统的故障检测问题提供了一种新的方法，通过优化的滤波器设计和残差分析，提高了在噪声环境中检测故障的鲁棒性和准确性。这项工作对于实际工程应用，尤其是在通信受限的分布式系统或远程监控系统中，具有重要的理论和实践价值。