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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：本发明公开了一种测量删失影响下模糊网络化系统的记忆故障检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有测量删失的T‑S模糊网络化系统模型；步骤二、利用受删失和记忆自适应事件触发机制影响的测量信息构造模糊故障检测滤波器结构，并得到残差动态系统；步骤三、获得保证残差动态系统有限时有界且具有H∞性能的判别依据；步骤四、求解故障检测滤波器增益；步骤五、将故障检测滤波器增益代入故障检测滤波器中，生成残差；步骤六、计算残差的评估函数和阈值，判断故障是否发生。该方法解决了现有故障检测方法不能处理的测量删失影响下的故障检测问题，能够在实现测量删失影响下的模糊网络化系统的故障检测的同时，有效节约网络资源。

主权项：1.一种测量删失影响下模糊网络化系统的记忆故障检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有测量删失的T-S模糊网络化系统模型，具体步骤如下：系统模糊规则i：若μ1,k是且μ2,k是且...且μp,k是则具有测量删失的T-S模糊网络化系统为：xk+1＝Aixk+Bivk+Gifk,yk＝Cixk+Divk+Hifk, 式中，k表示时刻，且k∈[0,N]，N为已知常数，表示系统运行的最大时刻；q是模糊规则数；p是前件变量数；是k时刻系统的第个前件变量，是模糊规则i对应的模糊集合；xk是k时刻的系统状态；yk是第k时刻系统原始测量输出；vk是k时刻系统受到的外部扰动；fk是k时刻系统中待检测的故障信号；Ai是模糊规则i对应的已知系统状态转移矩阵；Ci代表模糊规则i对应的已知系统量测输出矩阵；Bi、Di、Gi和Hi是模糊规则i对应的其他已知系统参数矩阵；是第k时刻系统原始测量输出经过删失之后的测量信号，是的第σ个分量，σ＝1,2,...,m；I是m维单位矩阵；是由Γ1,Γ2,…,Γm构成的列向量，Γσ代表yk的第σ个分量yσ,k对应的删失阈值；是对角线元素为Λ1,k,Λ2,k,…,Λm,k的对角矩阵，Λσ,k是指示变量；根据模糊推理得到具有测量删失的T-S模糊网络化系统去模糊化的系统模型为： 式中，μk＝[μ1,kμ2,k…μp,k]是k时刻系统的前件变量向量；hiμk是模糊基函数；步骤二、利用受删失和记忆自适应事件触发机制影响的测量信息构造模糊故障检测滤波器结构，并得到残差动态系统，具体步骤如下：步骤二一、经过删失后的测量信号经过通信网络传输到滤波器端，为节省网络资源，引入自适应事件触发机制，触发时刻0≤k0＜k1＜…＜kt＜…≤N由以下公式确定： 式中，min{·}表示取集合{·}中元素的最小值；kt是k时刻之前最近的触发时刻，kt+1是kt之后的下一个触发时刻；Ω是给定的正定权重矩阵；是的转置；是εk的转置，代表kt时刻删失后的测量信号；ρk是k时刻的触发阈值；删失后的测量信号通过具有自适应事件触发机制的通信网络进行传输，并且在零阶保持策略下，滤波器端接收到的可用测量信号描述为： 步骤二二、基于可用测量构造如下形式的模糊故障检测滤波器：滤波器规则j：若是且是且...且是则模糊故障检测滤波器为： 式中，是k时刻故障检测滤波器的第个前件变量，k∈[kt,kt+1；是k时刻滤波器的状态，是k+1时刻滤波器的状态，rk是k时刻故障检测滤波器生成的残差；Af,k,j、Bf,k,j、Cf,k,j和Df,k,j是k时刻待确定的模糊规则j对应的故障检测滤波器增益；模糊故障检测滤波器去模糊化后得到的故障检测滤波器形式为： 式中，是k时刻故障检测滤波器的前件变量向量；步骤二三、根据去模糊化后的系统和去模糊化后的故障检测滤波器得到如下残差动态系统： 式中： 式中，I为适当维数的单位矩阵；步骤三、获得保证残差动态系统有限时有界且具有H∞性能的判别依据，所述判别依据为： 式中： 式中，α1、α2、λ、γ、χ、δ、N为给定的标量；P0、Q、Ω是给定的正定矩阵；Ξk是以-δP、-dI、-Ω为对角线上元素的分块对角矩阵；是expΓ1,expΓ2,…,expΓm构成的列向量，expΓσ表示分别是Yk,ij、Φk,i、Ψk,ij的转置；0为元素全为零的矩阵；θ0,k、θ1,k分别为k时刻待确定的第一、二号正标量参数；Pk+1为k时刻待确定的第一号正定矩阵，Wk为k时刻待确定的第二号正定矩阵；Xk+1为k时刻待求的第一号矩阵；Af,k,j、Bf,k,j、Cf,k,j、Df,k,j分别为k时刻滤波器模糊规则为j时给定的第一、二、三、四号故障检测滤波器增益；步骤四、求解故障检测滤波器增益，具体步骤如下：在故障检测滤波器增益未知的情况下，通过求解由步骤三中判别依据转化得到的线性不等式组得到Pk+1、Xf,k,j以及故障检测滤波器增益Cf,k,j、Df,k,j以及线性不等式组为： 式中： 式中，是以Pk+1、Pk+1为对角线上元素的分块对角矩阵；是以Ω、Ω为对角线上元素的分块对角矩阵；为k时刻系统模糊规则为i且滤波器模糊规则为i时，对应的第一号负定矩阵；为k时刻系统模糊规则为i且滤波器模糊规则为j时，对应的第二号负定矩阵；为k时刻系统模糊规则为i且滤波器模糊规则为j时，对应的第三号负定矩阵；是中第1行第2列分块矩阵，是中第1行第3列分块矩阵，是中第1行第4列分块矩阵；是中第1行第2列分块矩阵，是中第1行第3列分块矩阵，是中第1行第4列分块矩阵，其中u＝1,2；分别是的转置；步骤五、将步骤四所求的故障检测滤波器增益代入步骤二中构造的故障检测滤波器中，生成残差，具体步骤如下：步骤五一、给定系统状态初始值x0，故障检测状态初始值以及迭代次数N，令k＝0；步骤五二、根据步骤一中指示变量的取值，得到当前时刻指示变量Λσ,k构成的对角矩阵Λk；通过求解步骤四中的线性矩阵不等式组，得到k时刻所有模糊规则对应的故障检测滤波器增益Af,k,j、Bf,k,j、Cf,k,j和Df,k,j，进而将所得滤波器增益带入步骤三中的去模糊化后的故障检测滤波器，得到k时刻的残差rk；步骤五三、令k＝k+1，当k≤N时，执行步骤五二；当k＞N时，结束；步骤六、计算残差的评估函数和阈值，判断故障是否发生，具体步骤如下：步骤六一、在无故障的情况下，执行S次步骤五，并且每次执行时步骤五一中给定的x0、及N相同，得到无故障情况下的残差rs,k，rs,k代表第s次执行步骤五得到的k时刻的残差，s＝1,2,...,S，进而由得到阈值，其中vs,k表示第s次执行步骤五时k时刻的外部扰动；步骤六二、对于某一次的系统运行，执行步骤五，并且执行时步骤五一中给定的x0、及N与步骤六一中相同，得到每个时刻的残差rk，由得到该次系统运行对应的残差的评估函数；步骤六三、根据评估函数与阈值的如下关系： 判断该次系统运行过程中故障是否发生。

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