[發(fā)明專利]一種動態(tài)事件觸發(fā)傳輸馬爾科夫跳變系統(tǒng)的故障估計方法

有效

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• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112327810B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發(fā)明（設計）人: 鐘麥英;杜曉婷;鄒磊;宋保業(yè);趙忠義;王業(yè)政
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 青島錦佳專利代理事務所(普通合伙) 37283
• 代理人: 朱玉建

本發(fā)明公開了一種動態(tài)事件觸發(fā)傳輸馬爾科夫跳變系統(tǒng)的故障估計方法，該故障估計方法基于未知輸入估計器技術，具體包括如下步驟：建立離散馬爾科夫跳變系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型；建立動態(tài)事件觸發(fā)機制調度下系統(tǒng)節(jié)點的輸出向估計器傳輸數據的模型；計算基于未知輸入估計器技術的故障估計器的參數；構建基于未知輸入估計器技術的故障估計器，并計算故障信號的估計值。本發(fā)明考慮的馬爾科夫跳變系統(tǒng)能夠刻畫大量具有多個運行模態(tài)的實際系統(tǒng)；本發(fā)明方法基于未知輸入估計器技術，用于將系統(tǒng)的狀態(tài)與故障完全解耦，從而保證估計的效果(故障信號的估計精度)不受故障本身的影響，以實現(xiàn)較好的故障估計效果。

技術領域

本發(fā)明屬于故障估計技術領域，特別涉及一種基于未知輸入估計器技術的動態(tài)事件觸發(fā)傳輸馬爾科夫跳變系統(tǒng)的故障估計方法。

背景技術

當今工業(yè)系統(tǒng)變得越來越復雜，造價也越來越昂貴，對系統(tǒng)可靠性和安全性的要求也越來越高。當故障發(fā)生時，若不能及時發(fā)現(xiàn)并消除故障，可能會帶來巨大的損失。

故障估計技術旨在系統(tǒng)發(fā)生故障時給出滿足特定性能的估計值，其重要性不言而喻，該故障估計技術對在線容錯控制和實時決策亦具有重要意義。

傳統(tǒng)的未知輸入估計器技術是用于將系統(tǒng)的估計誤差與未知輸入解耦，從而消除未知輸入對系統(tǒng)估計效果的影響，在故障估計技術領域應用較少。

另外，在工業(yè)中，信號的傳輸通常會受到傳輸能量以及網絡帶寬等資源的限制。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提出一種動態(tài)事件觸發(fā)傳輸馬爾科夫跳變系統(tǒng)的故障估計方法，該方法基于未知輸入估計器技術，用于將系統(tǒng)的狀態(tài)與故障完全解耦，從而保證估計的效果不受故障本身的影響，以實現(xiàn)較好的故障估計效果。

本發(fā)明為了實現(xiàn)上述目的，采用如下技術方案：

一種動態(tài)事件觸發(fā)傳輸馬爾科夫跳變系統(tǒng)的故障估計方法，基于未知輸入估計器技術；該故障估計方法包括如下步驟：

S1.建立離散馬爾科夫跳變系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型，如公式(2)所示：

式中，k表示采樣時刻，為系統(tǒng)的狀態(tài)，為系統(tǒng)的測量輸出，表示過程噪聲，表示量測噪聲，為系統(tǒng)的故障，τ_k為時變時滯；

τ和均為常數，τ和分別表示時變時滯下界和時變時滯上界；為k在上的初始條件，為左端點取值為右端點取值為0的閉區(qū)間；

其中，表示n_x維歐氏空間，表示n_y，維歐氏空間，表示n_w維歐氏空間，表示n_v維歐氏空間，表示n_f維歐氏空間，n_x、n_y、n_w、n_v、n_f均為正整數；

過程噪聲ω_k和量測噪聲v_k均為幅值有界噪聲；

為離散時間齊次馬爾可夫鏈，對于任意k∈[0，∞)，θ_k在有限狀態(tài)空間S＝{1，2，…，N}上取值，且滿足狀態(tài)轉移概率矩陣Π＝[π_ij]_N×N；

其中，π_ij＝Pr{θ_k+1＝j|θ_k＝i}；

Pr{·}表示隨機變量“·”的發(fā)生概率，π_ij≥0，且

令θ_k＝i∈S，則相關系數矩陣表示為：