本文關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)故障可診斷性量化評價及診斷方法

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【摘要】：提出了一種基于Kullback-Leibler(K-L)散度的非線性系統(tǒng)故障可診斷性量化評價和故障檢測方法,在僅有系統(tǒng)解析模型的基礎(chǔ)上,不依賴于系統(tǒng)故障診斷算法的選取而進行故障的可診斷性評價,從而在設(shè)計階段為提高系統(tǒng)故障診斷能力提供理論依據(jù).首先,以K-L散度方法為基礎(chǔ),對非線性系統(tǒng)進行故障可診斷性的量化評價研究,通過引入蒙特卡羅方法和稀疏內(nèi)核密度方法,克服了K-L散度計算中殘差概率密度函數(shù)難以估計和非線性結(jié)構(gòu)的K-L散度計算復(fù)雜度高的困難;其次,在系統(tǒng)具有故障可檢測性的基礎(chǔ)上,通過計算K-L散度的距離差異度,進行非線性系統(tǒng)的故障檢測,進而又分析了該方法故障檢測的漏報率和誤報率;最后,通過仿真實驗驗證該方法的準確性和有效性.
【作者單位】： 蘭州理工大學電氣工程與信息工程學院;蘭州理工大學甘肅省工業(yè)過程先進控制重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 故障可診斷性 非線性系統(tǒng) 量化評價 Kullback-Leibler散度 故障檢測
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61364011,61463030) 甘肅省自然科學基金青年基金資助項目(1506RJYA108) 甘肅省先進控制重點實驗室開放基金資助項目(XJK201505)
【分類號】：TP277
【正文快照】： 伴隨著現(xiàn)代工程技術(shù)的迅速發(fā)展,系統(tǒng)規(guī)模不斷擴大,集成化和復(fù)雜化程度日益增強.此類系統(tǒng)一旦發(fā)生事故,損失巨大,甚至會帶來災(zāi)難性后果,這對系統(tǒng)的安全性和可靠性提出了巨大挑戰(zhàn)[1].因此,如何切實有效提高系統(tǒng)的故障可診斷性和故障診斷的準確率從而降低事故風險,成為亟待解決的

【相似文獻】

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本文編號：774203