网络环境中随机系统的事件驱动状态估计与故障诊断研究

发布时间：2020-06-20 14:38

【摘要】：传感器技术、嵌入式运算和无线通信的快速发展导致了网络环境中的动态系统应运而生,并已经成功应用于实际工业的远程监控、操作以及诊断任务。然而,受资源约束的网络环境成为了制约其发展的瓶颈,它促使本文研究非理想网络环境下的状态估计与故障诊断问题。另一方面,为了节约受限的通信带宽和有限的节点电池能量.事件驱动的传输机制受到了广泛地关注。尽管研究此类机制已经具有一定的成果,但在非理想网络环境中研究事件驱动传输策略仍然存在许多亟待解决的问题。基于此,本文考虑在非理想的无线网络环境中,深入地研究离散随机系统事件驱动的状态估计和故障诊断问题。具体地说,研究了以下内容。(1)研究了事件驱动传输框架下离散时间随机系统的状态估计问题。首先,同时考虑无偏与最小方差指标,设计了一类未知输入的事件驱动状态估计器,采用一类近似二次型性能指标,针对所设计的估计器,推导了相应的输出估计误差传输策略。然后,针对间歇观测的随机系统,研究基于切换型卡尔曼滤波的稳定性问题。除此之外,通过一类二阶耦合水箱的液位监控系统验证理论方法的可行性及有效性。(2)研究了如何设计事件驱动数据转发策略以实现平衡估计性能和中继节点电池的能量消耗。特别地,着眼于考虑测量数据无法直接通过传感器节点发送到远程估计器端,需要利用一系列中继节点通过多跳链路转发信息给远程估计器的情况。首先设计了一类基于输出估计误差传输机制的数据转发策略,利用一系列中继节点转发测量值至远程估计器,利用近似二次型性能指标的上界求解其阈值。其次,设计了一类基于误差协方差传输机制的数据转发策略,通过设计本地估计器使得中继节点转发估计值至远程估计器,相应的阈值利用近似二次型性能指标的上界获取。最后,借助所构建的二阶耦合水箱模型系统验证理论方法的有效性和实用性。(3)研究了离散时间随机系统事件驱动的故障检测与故障估计问题。首先,针对含传感器非线性、欺诈性攻击和外部扰动的随机系统,提出了一种事件驱动的故障检测器,其中考虑传感器非线性根据伯努利分布随机发生。引入H_-/H_∞性能指标求解了估计器增益和残差加权矩阵,以此提高了故障检测残差系统的敏感性并减弱攻击者注入虚假信息和外部扰动所造成的影响。其次,为了使故障检测残差仅对故障敏感,利用了坐标变换的方法将随机系统分解为两类子系统,推导相应的事件驱动最优估计器。借助无偏性和最小方差两类优化指标求解其增益,并利用近似二次型性能指标的上界获取事件驱动的阈值;特别地,所提出的故障报警策略将不受事件驱动数据传输的影响,以确保故障检测的实时性。再次,利用坐标变换的方法,综合设计了一类事件驱动故障检测器与故障估计器以抵抗外部干扰和随机发生欺诈性攻击的影响,通过数学归纳法,以黎卡提型差分方程的形式获取状态和故障估计误差协方差的上界,借助递归算法最小化协方差的上界并实时地获得估计器增益。随后,利用所考虑的故障估计器扩展成多跳中继网络的情况,在数据丢失的多跳网络中研究了误差协方差传输机制的故障估计问题。最后,所获取的理论结果应用于一类一阶目标跟踪模型验证理论方法的有效性,并与现有的研究结果进行了对比分析。(4)探索了含欺诈性攻击的饱和随机系统的事件驱动容错控制问题。首先研究了被动抑制的容错控制问题:基于动态输出反馈的方法,针对一类含状态饱和约束与欺诈性攻击的随机系统,对随机发生的执行器故障进行抑制,通过李雅普诺夫泛函的方法,推导控制器存在的充分条件,借助了奇异值分解与线性矩阵不等式方法求解其增益。然后研究了主动补偿的容错控制问题:考虑了一类含部分状态饱和约束与随机发生欺诈性攻击的随机系统,利用事件驱动故障估计器重构的信息对系统故障进行补偿控制,通过状态降阶和状态分离的原则,分别推导了相应的估计器和控制器增益。最后,所获取的理论方法应用于一类直流电机模型验证理论方法的有效性和实用性,并与现有的研究结果进行了对比分析。(5)设计了基于事件驱动估计器的锂离子电池组健康管理系统。特别地,在多跳网络的情况中讨论了数据转发的实施问题,并促使本文设计了一类新型的数据转发通信协议,它包含了相关的硬件设计和程序实现。对健康管理系统的阐述分成三方面:首先,利用基尔霍夫定律,给出所考虑锂离子电池组的等效模型。然后,借助此等效模型,对构建的三节ANR26650电池进行端电压的估计、故障检测以及各类故障的重构。最后所考虑的电池模型扩展为多跳中继网络的结构,在数据丢失的多跳网络中设计并验证端电压的估计与各类故障重构的有效性。
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP277;TP212.9

【参考文献】