故障和状态的估计方法及装置

    公开(公告)号:CN104750086B

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201310740077.8

    申请日:2013-12-26

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种故障和状态的估计方法及装置,能够对含有测量丢失的非线性系统进行状态与故障估计,从而实现状态监测和故障诊断。该方法包括:对事件驱动传输下含有测量丢失的非线性系统建模;设计估计器,应用估计器进行故障和状态的估计。本发明实施例对系统进行建模,得到含测量丢失的非线性系统模型,通过状态增广,系统状态和故障信号合并为故障估计总体系统模型,得到估计器的参数设计方案,通过对状态和故障进行联合估计,从而实现系统的状态监测和故障诊断。

    一种基于互联网的网络化三容水箱系统

    公开(公告)号:CN102143003A

    公开(公告)日:2011-08-03

    申请号:CN201110089434.X

    申请日:2011-04-11

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于互联网的网络化三容水箱系统,包括:三容水箱、第一网络化控制系统和第二网络化控制系统;第二网络化控制系统直接接入互联网,三容水箱通过第一网络化控制系统接入互联网。本发明构建了基于互联网的网络化三容水箱系统,力求使之成为验证网络化故障检测与容错控制算法的基准平台。该三容水箱系统立足于真实的物理系统、真实的观测数据以及真实的网络特性和真实的故障输入,可建立较为准确的数学模型,适合作为基准平台依照不同的评价标准对网络化故障诊断与容错控制理论方法进行评价与比较。

    非线性系统的多项式滤波故障检测方法

    公开(公告)号:CN103825576B

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201410095616.1

    申请日:2014-03-14

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种非线性系统的多项式滤波故障检测方法,包括:多项式逼近步骤,将非线性系统的系统状态变量和测量输出变量的m阶kronecker幂分别用多项式表示,获得由μ阶多项式和μ+1阶多项式余项构成的多项式逼近模型;在无故障情况下,将所述多项式逼近模型中的μ+1阶多项式余项表示为系数为比例矩阵和不确定矩阵的积的低阶多项式;基于所述比例矩阵和不确定矩阵获得增广状态演化方程;滤波器设计步骤,针对所述增广状态演化方程构建滤波器函数获得第k+1时刻的系统状态变量的估计值;确定所述滤波增益系数以使得增广状态估计误差的方差的上界在第k+1时刻最小;故障检测步骤,确定第k时刻的检测阈值,根据所述检测阈值确定故障检测策略。

    故障和状态的估计方法及装置

    公开(公告)号:CN104750086A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201310740077.8

    申请日:2013-12-26

    Applicant: 清华大学

    CPC classification number: G05B23/0243

    Abstract: 本发明公开了一种故障和状态的估计方法及装置,能够对含有测量丢失的非线性系统进行状态与故障估计,从而实现状态监测和故障诊断。该方法包括:对事件驱动传输下含有测量丢失的非线性系统建模;设计估计器,应用估计器进行故障和状态的估计。本发明实施例对系统进行建模,得到含测量丢失的非线性系统模型,通过状态增广,系统状态和故障信号合并为故障估计总体系统模型,得到估计器的参数设计方案,通过对状态和故障进行联合估计,从而实现系统的状态监测和故障诊断。

    非线性系统的多项式滤波故障检测方法

    公开(公告)号:CN103825576A

    公开(公告)日:2014-05-28

    申请号:CN201410095616.1

    申请日:2014-03-14

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种非线性系统的多项式滤波故障检测方法,包括:多项式逼近步骤,将非线性系统的系统状态变量和测量输出变量的m阶kronecker幂分别用多项式表示,获得由μ阶多项式和μ+1阶多项式余项构成的多项式逼近模型;在无故障情况下,将所述多项式逼近模型中的μ+1阶多项式余项表示为系数为比例矩阵和不确定矩阵的积的低阶多项式;基于所述比例矩阵和不确定矩阵获得增广状态演化方程;滤波器设计步骤,针对所述增广状态演化方程构建滤波器函数获得第k+1时刻的系统状态变量的估计值;确定所述滤波增益系数以使得增广状态估计误差的方差的上界在第k+1时刻最小;故障检测步骤,确定第k时刻的检测阈值,根据所述检测阈值确定故障检测策略。

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