非线性系统扩展滤波器下的迭代学习故障诊断算法

本文探讨了一种针对存在执行器和传感器故障的非线性系统的创新故障诊断算法，其核心是基于扩展滤波器的方法。首先，研究者意识到对于这类复杂系统，仅处理状态或输出端的故障诊断可能不足以提供全面的解决方案。因此，他们提出了一种策略，通过对系统方程进行扩展变换，构建新的状态方程，将原本存在于输出端的非线性特性和故障转移到扩展系统中。这种变换使得算法能够同时适应状态和输出信息，增强了故障诊断的全面性。 在扩展系统的基础上，设计了一种故障诊断滤波器，该滤波器运用了迭代学习调节算法。这个算法的关键在于通过不断更新虚拟故障，使其逐步接近实际故障。这样做的好处是既能有效地检测到故障的存在，还能对不同类型的故障表现出一定的适应性，提高了诊断的准确性和鲁棒性。 作者们特别关注算法的实际应用，选择在单关节机器人模型上进行了仿真试验。实验结果强有力地证实了他们提出的算法在非线性系统故障诊断中的有效性和可行性。通过对比分析，可以看到该算法不仅能够实时监控系统的运行状态，还能及时识别并定位故障源，这对于确保系统稳定运行和故障早期修复至关重要。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种新颖的故障诊断方法，它结合了系统扩展、故障诊断滤波器以及迭代学习算法，适用于非线性系统的复杂故障情况。这种算法的实施对于提升工业自动化系统的可靠性和维护效率具有重要的实践价值。