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申请/专利权人：南京工业大学

摘要：本发明涉及随机时变系统技术领域，解决了传统的状态估计方法存在着无法有效解耦系统状态估计误差与未知扰动的技术问题，尤其涉及一种基于自适应抗扰观测器的随机时变系统故障检测方法，该方法包括以下步骤：构建线性随机时变系统动态模型；基于线性随机时变系统动态模型构建全维的自适应抗扰观测器，以实现对随机时变动态系统中系统状态估计误差与未知扰动的精确解耦；基于自适应抗扰观测器对线性离散时间随机时变动态系统进行故障检测。本发明所提出的自适应抗扰观测器能够实现随机时变系统状态估计误差与未知扰动的精确解耦，并可以提供有效的观测器增益矩阵设计方法，以确保随机时变系统能够实现最小方差估计的充要条件。

主权项：1.一种基于自适应抗扰观测器的随机时变系统故障检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、构建线性随机时变系统动态模型，表达式为： ；上式中，为k+1时刻系统的状态向量；为线性随机时变系统状态；为量测向量；为已知的控制输入；为类线性随机时变系统的未知扰动向量；和分别为系统过程噪声和测量噪声，均为零均值白噪声，其方差分别为和；、、、为具有适当维数的已知矩阵；S2、基于线性随机时变系统动态模型构建全维的自适应抗扰观测器，以实现对随机时变动态系统中系统状态估计误差与未知扰动的精确解耦，具体过程包括以下步骤：S21、定义线性随机时变系统的状态估计误差为，状态估计误差的协方差为；状态估计误差的表达式为： ；其中，为线性随机时变系统状态的估计为量测向量；协方差的表达式为： ；其中，为对状态估计误差进行外积操作并取数学期望；S22、根据状态估计误差为计算k+1时刻的状态估计误差；S23、确定自适应抗扰观测器能够实现状态估计误差与未知扰动解耦的充要条件以及必要条件；S24、确定线性随机时变系统能够达到最小方差估计的充要条件；S3、基于自适应抗扰观测器对线性离散时间随机时变动态系统进行故障检测，具体过程包括以下步骤：S31、定义一类线性离散时间随机时变动态系统中状态故障集合的集类为，故障集合表示系统中只有第个状态分量有可能会出现故障，t是可能会发生故障的状态的个数；S32、根据一类线性离散时间随机时变动态系统中只有第个状态分量有可能会出现故障定义故障分布矩阵和故障向量；S33、当系统故障时，定义系统故障；S34、根据定义的系统故障设计扰动解耦观测器；S35、定义扰动解耦观测器的残差，并根据残差定义故障检测函数；S36、根据故障检测函数确定故障检测规则，则故障检测规则的表达式为： ；上式中，是针对故障集合设计的检测门限。

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百度查询： 南京工业大学 一种基于自适应抗扰观测器的随机时变系统故障检测方法