实时故障诊断与容错技术综述：模型与信号方法

本文是一篇综述性论文，标题为《工业电子学会交易》(IEEE Transactions on Industrial Electronics)第62卷第6期，发表于2015年六月，由Zhiwei Gao（IEEE资深会员）、Carlo Cecati（IEEE会士）和Steven X. Ding合作撰写。文章的焦点在于对故障诊断和故障容忍技术的深入探讨，特别关注的是基于模型和信号的方法在实时故障诊断和容错控制中的应用。 随着工业系统复杂性和成本的持续增长，对于性能下降、生产力降低以及安全风险的容忍度逐渐减小。因此，迫切需要尽早发现和识别潜在的异常和故障，以实现实时的故障诊断和容错操作，从而最大限度地减少性能损失并避免危险情况的发生。过去四十年里，针对各种工程系统的故障诊断和容错控制方法已经取得了显著成果。 这篇三部分的综述论文旨在提供一个全面的实时故障诊断和容错控制领域的概述，重点关注过去十年的研究进展。论文首先讨论了故障诊断方法，包括它们的工作原理、优势和挑战。这部分内容涵盖了基于模型的诊断，这种方法依赖于数学模型来预测和识别设备运行过程中的故障，通过监测实际系统行为与模型预测的差异来识别故障。 其次，信号基的故障诊断也被重点介绍。这种方法主要关注利用传感器收集的现场数据来分析和识别故障，例如通过监测振动、温度、电流等信号的变化模式来识别机械或电气故障。这些信号处理和数据分析技术的发展极大地提高了故障检测的准确性和实时性。 此外，论文还探讨了故障诊断与容错技术的结合，即在诊断出故障后，如何设计有效的补偿策略或切换到备用系统以维持系统的正常运行，防止故障进一步扩大。这包括自适应控制、冗余设计、故障隔离和恢复策略等。 这篇文章为读者提供了关于工业系统中故障诊断与容错技术的最新进展和趋势，对于从事工业自动化、控制系统设计以及故障预防工程师来说，具有重要的参考价值。通过阅读和理解这些方法，实践者能够提升系统的可靠性和安全性，以适应不断发展的工业环境需求。