传感器饱和下连续随机系统鲁棒故障检测的LMI方法

该篇论文研究了在传感器输出饱和约束条件下，针对连续随机系统的鲁棒故障检测问题。作者主要利用线性矩阵不等式（LMI）这一数学工具，探讨了如何设计一种保证系统一致有界均方稳定的故障检测策略，并确保其能够满足给定的H∞性能指标。H∞性能指标是衡量系统在面对不确定性和噪声干扰时，其稳定性与性能损失之间的权衡。 论文首先定义了研究对象——一类受到传感器饱和影响的连续随机控制系统，这涉及到实际工程中的常见挑战，如传感器数据可能超出其动态范围，导致信号失真。然后，作者通过构建合适的LMI模型，提出了一套理论框架，这套框架不仅能够检测到潜在的故障，还能保证在饱和条件下，系统的响应不会急剧恶化，从而保持一定程度的鲁棒性。 设计的关键步骤包括构造一个满足鲁棒性能要求的滤波器，该滤波器需要能够在系统存在故障的同时，对传感器的饱和效应进行补偿，确保输出信息的准确性。论文中详细阐述了如何通过求解这些线性不等式来找到滤波器的设计参数，以及如何通过数值仿真验证了所提方法的有效性。通过仿真结果，读者可以看到在实际应用中，这种方法如何有效地处理饱和问题，提高了故障检测的可靠性和系统的稳定性。 这篇论文提供了一个实用的工具箱，帮助工程师们在处理具有传感器饱和问题的复杂随机系统时，实现故障检测的鲁棒设计。它对于提升工业控制系统的健壮性，特别是在自动化和监控系统中，具有重要的理论价值和实践意义。