基于SαS分布参数估计的系统鲁棒故障检测

摘要：

因为复杂系统难以建立精确的数学模型,基于模型的故障检测方法在实际复杂控制系统中应用时往往难以获得很好的效果.针对这类数学模型未知的非线性系统,提出了一种基于SαS分布参数估计的系统故障检测方法.首先应用预测方法对系统输出序列进行预测建模,利用预测误差放大信号的脉冲突变,然后利用SαS分布的参数估计方法对预测误差序列的参数α进行估计,获得α的变化曲线,根据α的变化可以直观地判断出故障的发生.该方法对大幅值的有色噪声污染的信号仍然有很好的检测鲁棒性.以轴承系统的故障检测为例进行仿真实验,通过分析轴承振动信号故障条件下α曲线的变化情况,判断轴承的故障状态.仿真结果证实了该方法有效且可行.

关键词：故障检测、模型未知、非线性系统、SαS分布、鲁棒性

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中国博士后基金项目No.20080431067；江苏省博士后基金项目07C2008

在线出版日期：2010-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：234-237