[發明專利]一種基于Kalman分解的分布式互聯系統故障隔離方法

有效

• 申請號: 202110592193.4
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113311810B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 季勝藍;鄧薔薇;徐宋飛;孫美;邱愛兵
• 申請（專利權）人: 江蘇東源電器集團股份有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 張俊俊

本發明提供了一種基于Kalman分解的分布式互聯系統故障隔離方法，建立智能無人車隊模型，對分布式互聯系統進行Kalman分解，解除互聯系統中各個局部子狀態中的耦合關系，進一步分解為可觀狀態觀測器和不可觀狀態觀測器兩部分，設置觀測器和控制器增益以保證全局系統穩定，并對故障靈敏同時對干擾魯棒，最后根據局部監測單元生成的殘差制定故障邏輯表實現故障隔離。本發明的有益效果為：本發明能夠實現對智能無人車隊的執行器的檢測與定位，特別是其中一輛小車出現故障，導致整個車隊出現故障傳播的現象時，仍能通過控制器以保證全局系統穩定。

技術領域

本發明涉及故障診斷技術領域，尤其涉及一種基于Kalman分解的分布式互聯系統故障隔離方法。

背景技術

由于通信和網絡技術的普及，現代復雜工程系統如電力系統、商業建筑系統通常是由分布在不同區域但相互關聯的子系統組成。這類分布互聯的系統借助于一定的耦合機制，通過各子系統共同作用達到滿意的局部(子系統)和全局(整體系統)性能。在分布式故障診斷中，局部診斷單元不僅可利用子系統自身信息，同時也和其他與之耦合的子系統或其局部診斷單元進行信息交互，即分布式故障診斷通過部分信息互聯以獲知物理互聯特性從而改善故障診斷性能，與集中式故障診斷相比，對通信帶寬要求不高，成本也較低，更適合復雜的大規模互聯系統；與分散式故障診斷相比，分布式互聯系統當中的子系統可以進行通信，信息的交互大大提高故障診斷的性能。因此，在互聯系統故障診斷研究中更受關注。

分布式互聯系統的各個子系統分布式互聯系統的故障診斷現有的研究當中，未考慮到針對執行器的故障隔離的方法，大多數分布式故障診斷方法中，子系統的監控單元只能觀測到本地的狀態信息，不能觀測到全局的狀態信息，或是在子系統的監測單元對于全局狀態是完全可觀測的假設下，局部子系統可以觀測到全局的狀態信息，但該假設在實際應用中一般較難實現。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于Kalman分解的分布式互聯系統故障隔離方法，能夠實現對智能無人車隊系統執行器鼓掌的檢測與定位，與此同時還能維持整體系統的穩定性。

本發明是通過如下措施實現的：為了達到上述目的，本發明提供了一種基于Kalman分解的分布式故障隔離方法，包括如下步驟：

a.構造包含執行器故障的智能無人車隊的整體系統狀態空間動態模型；

b.所述的整體系統模型通過Kalman規范分解以及線性變換，解除局部子系統之間的耦合信息，以獲得新的狀態空間模型；

c.根據新的狀態空間模型，設計相應的故障檢測觀測器以及控制器，進一步將觀測器拆分成可觀觀測器與不可觀觀測器；

d.對所述可觀觀測器與不可觀觀測器生成的殘差進行評估，通過故障隔離邏輯表，定位故障子系統。

進一步的，所述步驟a中構造包含執行器故障的由p個小車互聯所組成的智能無人車隊的整體系統狀態空間動態模型如下：

其中，為系統的智能無人車隊的全局狀態變量，定義集合分別為第i個小車的狀態變量、控制輸入變量以及測量輸出向量。為第i個小車的執行器(或過程)故障，v_i(k),w_i(k)分別是過程噪聲、測量噪聲，A,B_i,C_i,E_i為已知的第i個小車對應適維參數矩陣。

進一步的，步驟b中，所述的整體系統模型通過Kalman規范分解以及線性變換，解除局部子系統之間的耦合信息，以獲得新的狀態空間模型，包括以下步驟：

利用所述針對智能無人車隊整體系統，對其進行Kalman分解，即存在非奇異矩陣使得或者線性變換后的狀態滿足

得到的新的狀態空間表達式如下：