衰减记忆故障容错方法：小幅值突变检测与故障结束判定

"基于衰减记忆思想的故障容错方法" 这篇研究论文主要探讨了一种新的故障容错策略，它基于衰减记忆思想，旨在解决在系统监控和故障检测中的问题。传统的残差χ2法在检测小幅度故障时可能会失效，而改进的序贯概率比检测（SPRT）方法虽然能够通过迭代递推检测到故障，但存在检测延迟且对故障结束不敏感。论文的作者们——高超、赵修斌、庞春雷、王勇和张闯——来自空军工程大学信息与导航学院，他们针对这些问题提出了创新性的解决方案。 首先，该方法在改进的SPRT方法检测到故障后，采取系统隔离重构的措施。这意味着一旦检测到故障，系统会隔离故障部分，并用未受故障影响的数据进行后续的量测更新。这样可以确保系统的正常运行，不受故障的影响。 接着，引入了衰减记忆思想，通过一个衰减因子逐渐减少包含故障信息的旧滤波值的权重。这种方法能够有效地降低过时故障信息对滤波精度的影响，从而提高滤波效果，使得系统能更好地适应故障状态。 此外，为了实现对故障结束的及时判断，论文还提出构建“伪正常”状态的概念。在故障结束后，系统能够迅速恢复到接近正常工作的状态，增强了系统的鲁棒性和适应性。 论文通过仿真结果验证了所提方法的有效性，特别是在故障频繁发生的情况下，该方法能显著提高滤波精度，增强系统可靠性。这一研究对于故障检测和容错控制领域具有重要的理论和实践意义，为实时监控和管理系统提供了新的思路。 关键词：故障幅值；衰减记忆；“伪正常”状态；故障结束判定 中图分类号：P228 文献标识码：A 文章编号：0494-0911(2019)05-0093-05 这篇论文的贡献在于提供了一种结合了故障检测与处理的新方法，通过对故障信息进行智能管理和利用，提高了系统的整体性能和稳定性，尤其在面对小幅度故障和频繁故障情况时，其优势更为明显。