基于H∞滤波器的时滞系统鲁棒故障诊断方法

"这篇论文是2006年11月发表在《上海交通大学学报》上的科研成果，由白雷石、何黎明、田作华、施颂椒等人撰写，主要关注的是时滞依赖不确定状态时滞系统的鲁棒故障诊断问题。研究中，他们运用了H∞滤波器技术和线性矩阵不等式（LMI）方法来设计一种鲁棒故障诊断滤波器（RFDF），旨在处理具有未知输入和模型不确定性的动态时滞系统。" 正文: 这篇学术论文探讨了在具有未知输入和模型不确定性的动态时滞系统中的鲁棒故障诊断问题。时滞系统是指系统中的信号传递存在延迟，这在实际工程系统中是常见的，如控制系统、通信网络和生物系统等。由于时滞的存在，系统的稳定性与性能会受到影响，因此，设计能应对这种复杂情况的故障诊断策略至关重要。 研究者采用H∞滤波器理论作为基础，这是一种在保证系统性能的同时，对干扰信号具有最小传递的滤波技术。通过引入一个参考模型，可以构建广义残差系统，这个系统能够生成用于检测潜在故障的残差信号。这些残差是通过比较实际系统输出与参考模型输出得到的，如果存在异常，残差的大小和行为将发生变化。 为了处理时滞的影响，论文中引入了一个新的时滞依赖的有界实引理。这个引理有助于建立系统的稳定性条件，并且与时滞量的大小相关。通过应用对偶原理，研究者将原问题转换为其对偶系统，这简化了分析和设计过程。随后，利用线性矩阵不等式（LMI）工具，他们提出了基于状态观测器的时滞依赖鲁棒故障诊断滤波器的设计方案。LMI是一种强大的数学工具，能够有效地解决优化问题，尤其是与控制理论相关的稳定性和性能问题。 LMI方法允许研究人员将复杂的非线性问题转化为一系列线性不等式，从而能够数值求解滤波器的增益矩阵。这确保了即使在存在不确定性的情况下，也能找到满足系统稳定性和鲁棒性的解决方案。解这些不等式可以得出观测器增益矩阵，该矩阵用于构造RFDF，以实现对系统故障的实时监测和诊断。 通过仿真算例，论文验证了所提出的鲁棒故障诊断方法的有效性。这种方法不仅可以识别系统中的故障，还能在时滞和不确定性共存的情况下保持系统的稳定运行，这对于保障复杂工程系统的可靠性和安全性具有重要意义。 这篇论文为时滞系统的故障诊断提供了一种创新且实用的方法，它结合了H∞滤波器理论、时滞依赖的有界实引理和LMI技术，为实际应用提供了理论支持。这一研究成果对于提高工业系统故障诊断的鲁棒性和效率具有显著价值。