為保證日益復(fù)雜化和大型化的工業(yè)系統(tǒng)能夠安全可靠運(yùn)行,采取及時(shí)有效的基于解析冗余的故障診斷策略是目前行之有效的措施之一。線性離散時(shí)變（Liner discrete time-varying,簡(jiǎn)稱(chēng)LDTV）乘性噪聲系統(tǒng),作為一類(lèi)描述存在自身參數(shù)衰減、散射、畸變或者信號(hào)傳輸不理想等不確定性變化現(xiàn)象的狀態(tài)空間模型,被普遍認(rèn)為其更加符合復(fù)雜多變的實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)物理背景。帶時(shí)間窗約束的故障診斷策略,由于其對(duì)于初始誤差、動(dòng)態(tài)特性魯棒性的優(yōu)勢(shì),逐漸上升為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn),但其在線性離散時(shí)變乘性噪聲系統(tǒng)故障診斷應(yīng)用領(lǐng)域的研究成果還相對(duì)較少或者是有待進(jìn)一步研究。遂本論文針對(duì)一類(lèi)具有乘性噪聲的線性離散時(shí)變系統(tǒng),開(kāi)展了帶時(shí)間窗約束的故障診斷策略設(shè)計(jì)研究,其主要研究工作和創(chuàng)新之處如下:1.設(shè)計(jì)了新型隨機(jī)意義下魯棒性能指標(biāo),將等價(jià)空間方法推廣應(yīng)用至線性離散時(shí)變乘性噪聲系統(tǒng)的故障檢測(cè)領(lǐng)域。推導(dǎo)并提供了最優(yōu)等價(jià)向量的解析表達(dá)式來(lái)設(shè)計(jì)最優(yōu)殘差產(chǎn)生器,給出了其所涉及到的所有未知關(guān)鍵矩陣的計(jì)算公式。借助隨機(jī)化方法（Randomized algorithms,簡(jiǎn)稱(chēng)RA算法）,提出了兩種閾值選取方式來(lái)實(shí)現(xiàn)殘差評(píng)價(jià)。2.基于最... 

【文章來(lái)源】：濟(jì)南大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：95 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

擾動(dòng)信號(hào)

濟(jì)南大學(xué)碩士學(xué)位論文25圖2.2殘差評(píng)價(jià)2.5小結(jié)本章研究了一類(lèi)帶有乘性噪聲的離散時(shí)變系統(tǒng)的魯棒故障檢測(cè)問(wèn)題。首先，提出了一種新型的適用于隨機(jī)不確定系統(tǒng)故障檢測(cè)的魯棒性能指標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)殘差產(chǎn)生器，解決了等價(jià)空間方法應(yīng)用在線性離散時(shí)變乘性噪聲系統(tǒng)故障檢測(cè)領(lǐng)域的推廣問(wèn)題。新的性能指標(biāo)能夠保證，在隨機(jī)意義下，殘差對(duì)于未知外部擾動(dòng)和時(shí)間窗內(nèi)初始狀態(tài)向量的魯棒性的同時(shí)保持對(duì)待檢故障信號(hào)的靈敏度，分析并求解了最優(yōu)等價(jià)向量的解析表達(dá)式。結(jié)合RA算法，給出了兩種閾值選取方法實(shí)現(xiàn)了殘差評(píng)價(jià)。最后，通過(guò)仿真算例驗(yàn)證了方法的有效性。

濟(jì)南大學(xué)碩士學(xué)位論文45器系統(tǒng)出現(xiàn)的故障信號(hào)為：()={0.5sin(0.6),10≤≤400.3sin(0.3),50≤≤800,其他將擾動(dòng)信號(hào)()設(shè)置為：圖3.1擾動(dòng)信號(hào)考慮建模誤差，引入如下?tīng)顟B(tài)向量乘性噪聲矩陣()來(lái)表示不可避免的模型不確定性：()=0.1×[sin(0.4)0.110.140.160.460.210.330.43cos(0.7)]鑒于在式(3.5)中展示了幾種不同的設(shè)置方式，在本算例中，將不失一般性的分為以下四種情況來(lái)討論。A.令()=0，權(quán)重矩陣為：=[0001]來(lái)估計(jì)傳感器故障()。B.令()=0，權(quán)重矩陣為：=[0010]來(lái)估計(jì)具有一步時(shí)延的執(zhí)行器故障(1)。C.令()=0，權(quán)重矩陣為：=[1000]

【參考文獻(xiàn)】：
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