基于输出时滞的采样数据系统故障估计方法及其验证

本文主要探讨了"基于输出时滞方法的采样数据系统故障估计"这一主题。作者从时滞系统理论出发，针对一类非均匀采样数据系统提出了新颖的故障估计策略。首先，作者利用输出时滞方法将传统采样数据系统转换为具有时变时滞输出的连续时间模型，这有助于更好地理解和处理系统的动态特性。在这个过程中，他们意识到传统的自适应诊断观测器在处理连续时滞系统时可能存在局限性，因为这类观测器可能无法保证估计误差的快速收敛。 针对这个问题，他们创新地设计了一种增广故障估计滤波器，这种方法旨在解决时变时滞带来的挑战，确保估计误差能够指数级地减小，从而提高了故障诊断的精度和实时性。这种方法的优势在于其直接针对采样数据系统的特性进行了优化，减少了因采样特性被忽略导致的诊断不准确。 接下来，文章扩展研究了在存在噪声干扰的采样数据系统中进行时变故障估计的问题，这是实际应用中常常遇到的挑战，有效的噪声处理策略对于提高故障估计的鲁棒性至关重要。 最后，通过在一个具体的飞控系统上的仿真实验，作者验证了他们提出的增广故障估计滤波器的有效性和实用性。实验结果显示，新方法能够有效地检测和定位故障，即使在非均匀采样和噪声条件下也能保持良好的性能。 本文的贡献在于提供了一种新颖的故障估计框架，特别适用于非均匀采样数据系统，这在工业控制和自动化领域具有重要的实际应用价值。同时，它也为采样数据系统的故障诊断提供了一种更精确、实时的方法，提升了系统的稳定性和可靠性。