广义未知输入观测器的鲁棒风力发电机故障估计与仿真验证

本文主要探讨了在含有未知干扰的非线性连续系统中，如何有效地进行鲁棒故障估计的问题。针对这一挑战，研究人员提出了一个基于广义未知输入观测器的方法。该方法的关键步骤包括以下几个方面： 首先，作者将执行器故障向量和传感器故障向量与原系统的状态向量整合，形成一个广义系统，这样做的目的是为了放宽对故障类型的严格限制，使模型更具包容性。这种广义系统的设计允许观测器处理不确定的外部干扰，并且能够估计系统状态、执行器故障以及传感器故障。 其次，通过设计未知输入观测器，观测器能够解耦系统中的干扰因素，确保鲁棒性。这意味着即使在存在未知输入或噪声的情况下，观测器仍然能稳定地提供状态估计，这对于保证系统性能和安全性至关重要。 接着，论文提出了一种通过解决线性矩阵不等式（LMI）的方式来确定估计误差渐近收敛的条件。这种方法是一种优化技术，它能够数学化地表达并求解系统的稳定性约束，从而确保故障估计的准确性。 为了验证这个方法的有效性和鲁棒性，研究者在MATLAB的Simulink平台上采用了一个三叶片水平轴风力模型进行仿真。通过实际运行模拟，可以观察到观测器在各种故障情况下（如执行器故障、传感器故障及外部干扰）下的性能表现，证明了其在复杂环境中的可靠性和稳健性。 这篇论文贡献了一种新的故障估计策略，它不仅考虑了非线性系统的特性，还通过广义未知输入观测器来处理不确定因素，为鲁棒故障诊断提供了一种实用且有效的工具。这对于提高工业系统的健壮性和故障应对能力具有重要意义，特别是在电力系统、航空航天等领域。同时，论文的研究成果也为未来相关领域的理论研究和实际应用提供了有价值的方向。