1、系统庞大的规模与高度的复杂程度系统庞大的规模与高度的复杂程度系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就系统中出现的某些微小故障若不能及时检测并排除，就有可能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾有可能造成整个系统的失效、瘫痪，甚至导致巨大的灾难性后果难性后果如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统如何提高系统的安全性、可靠性，防止和杜绝影响系统正常运行的故障的发生和发展正常运行的故障的发生和发展就成为一个重要的有待解就成为一个重要的有待解决的问题决的问题提高系统安全性、可靠性的方法有多种，其中一个重要提高系统安全性、可靠性的方法有多种，其中一个重要的方法就是采用故障检测与诊断
2、技术的方法就是采用故障检测与诊断技术1.IntroductionHunan University of Technology 故障诊断技术的回顾与展望故障诊断技术的回顾与展望故障包括两层含义：故障包括两层含义：l一是系统偏离正常功能一是系统偏离正常功能。其形成原因主要是因。其形成原因主要是因为系统的工作条件（含零部件）不正常而产生为系统的工作条件（含零部件）不正常而产生的。通过参数调节，或修复零部件，又可恢复的。通过参数调节，或修复零部件，又可恢复正常功能正常功能l二是功能失效二是功能失效。是指系统连续偏离正常功能，。是指系统连续偏离正常功能，且其程度不断加剧，使设备基本功能不能保证且其程度不
3、断加剧，使设备基本功能不能保证 1.IntroductionHunan University of Technology l诊断技术可以说几乎是与机器的发明同时产生的诊断技术可以说几乎是与机器的发明同时产生的 l本世纪本世纪60年代，起源于工业发达的欧美国家和亚洲的年代，起源于工业发达的欧美国家和亚洲的日本日本 l70年代中期进入蓬勃发展的阶段年代中期进入蓬勃发展的阶段 l进入进入80年代以后，已经形成了集众多现代科学技术于年代以后，已经形成了集众多现代科学技术于一体的，一门既注重理论研究，又注重实际应用的新一体的，一门既注重理论研究，又注重实际应用的新兴交叉学科兴交叉学科1.Introduc
4、tionHunan University of Technology 2.1 Basic concepts of fault diagnosis Technique 2.2 Faults Classification2.3 Basic tasks of fault diagnosis 2.4 Performance indices2.5 Classification of fault diagnosis methodsHunan University of Technology 2.Some Problems of FD Technique故障诊断技术的回顾与展望故障诊断技术的回顾与展望l故障
5、故障(fault)：系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了：系统至少一个特性或参数出现较大偏差，超出了可接受的范围。此时系统的性能明显低于其正常水平，所以已可接受的范围。此时系统的性能明显低于其正常水平，所以已难以完成其预期的功能难以完成其预期的功能l失灵失灵(malfunction)：在系统完成特定的任务时，出现了间断性：在系统完成特定的任务时，出现了间断性的不规则现象的不规则现象l失效失效(failure，又称严重故障又称严重故障)：是指系统连续偏离正常功能：是指系统连续偏离正常功能（由于故障），且其程度不断加剧，使系统持续丧失了完成给（由于故障），且其程度不断加剧，使系统持续丧失了完
6、成给定任务的能力定任务的能力l残差残差(residual)：故障指示器，由测量值与模型计算值的差得到：故障指示器，由测量值与模型计算值的差得到l征兆征兆(symptom)：由故障引起的系统可观测的特性与其正常的：由故障引起的系统可观测的特性与其正常的特性相比所出现的异常变化特性相比所出现的异常变化2.1 Basic Concepts of Fault Diagnosis TechniqueHunan University of Technology 2.Some Problems of FD Techniquel监视监视(monitoring)：通过记录信息、识别与指示系统行为的：通过记录信息
7、、识别与指示系统行为的异常现象，连续与实时地确定某一物理系统的运行状态。异常现象，连续与实时地确定某一物理系统的运行状态。l监控监控(supervision)：对物理系统进行监视，并且当他发生故：对物理系统进行监视，并且当他发生故障时采取适当的措施，以维持其运行。障时采取适当的措施，以维持其运行。l误报误报(false alarm)：系统没有发生故障而报警。：系统没有发生故障而报警。“误报率误报率”是衡量故障诊断系统性能的基本指标之一是衡量故障诊断系统性能的基本指标之一l漏报漏报(missing alarm)：系统发生了故障而没有报警。：系统发生了故障而没有报警。“漏报漏报率率”是衡量故障诊断
8、系统性能的又一个基本指标是衡量故障诊断系统性能的又一个基本指标Hunan University of Technology 2.1 Basic Concepts of Fault Diagnosis Techniquel 冗余（冗余（redundancy）：）：指系统里重复配置的一些部件指系统里重复配置的一些部件（自动（自动 备援），备援），即当某一部件（设备）发生损坏时即当某一部件（设备）发生损坏时,冗余配置的部件冗余配置的部件 可以自动作为后备式部件替代故障部件（设备）的工作，由此可以自动作为后备式部件替代故障部件（设备）的工作，由此 减少系统的故障时间减少系统的故障时间l 数据冗余（数据
9、冗余（date redundancy）：在一个数据集合中重复的数：在一个数据集合中重复的数 据，简单说就是多余的数据。如果数据丢失、出错、故障等可据，简单说就是多余的数据。如果数据丢失、出错、故障等可 以用冗余恢复数据以用冗余恢复数据l 硬件冗余（硬件冗余（hardware redundancy）：）：用同样的硬件重构过程用同样的硬件重构过程 的元部件。特点是可靠性高、故障分离直接，但成本过高的元部件。特点是可靠性高、故障分离直接，但成本过高l 解析冗余解析冗余(analytical redundancy)：与硬件冗余相对应，指通过：与硬件冗余相对应，指通过 用解析方式表示的系统数学模型来产生
10、冗余信号用解析方式表示的系统数学模型来产生冗余信号Hunan University of Technology 2.1 Basic Concepts of Fault Diagnosis Technique2.1 Basic Concepts of Fault Diagnosis TechniqueHunan University of Technology Component(hardware)Redundantcomponent0:fault=0:fault-freeFig.2.1 Schematic description of the hardware redundancy schem
11、e如果过程元部件的输出不同于其硬件冗余的输出，则过程元部如果过程元部件的输出不同于其硬件冗余的输出，则过程元部件被检测出有故障发生件被检测出有故障发生冗余信号的产生往往是成功实现故障诊断的一个关键冗余信号的产生往往是成功实现故障诊断的一个关键 按照发生部位的不同可分为按照发生部位的不同可分为 过程（元部件）故障过程（元部件）故障(process/component faults)传感器故障传感器故障(sensor faults)执行器故障执行器故障(actuator faults)按照时间特性的不同可分为按照时间特性的不同可分为 突变故障突变故障(abrupt faults)缓变故障缓变故障(
12、incipient faults)间隙故障间隙故障(intermittent faults)按照发生形式的不同可分为按照发生形式的不同可分为 加性故障加性故障(additive faults)乘性故障乘性故障(multiplicative faults)Hunan University of Technology 2.Some Problems of FD Technique 按照发生部位的不同划分按照发生部位的不同划分l 过程故障（过程故障（process faults）：）：被控对象中的某些元部件甚被控对象中的某些元部件甚 至是至是子系统发生异常子系统发生异常 l 传感器故障（传感器故障（
13、sensor faults）：）：控制回路中用于检测被测量的传控制回路中用于检测被测量的传感器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能准确获取被测量信息，感器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能准确获取被测量信息，具体表现为对象变量的测量值与其实际值之间的差别具体表现为对象变量的测量值与其实际值之间的差别 l 执行器故障（执行器故障（actuator faults）：）：控制回路中用于执行控制命令控制回路中用于执行控制命令的执行器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能正确执行控制命的执行器发生卡死、恒增益变化或恒偏差而不能正确执行控制命令，具体表现为执行器的输入命令和它的实际输出之间的差别令，具体表现为执
14、行器的输入命令和它的实际输出之间的差别 Hunan University of Technology 按照时间特性的不同划分按照时间特性的不同划分l突变故障突变故障(abrupt faults)：参数值突然出现很大偏差，事先：参数值突然出现很大偏差，事先不可监测和预测的故障不可监测和预测的故障l缓变故障缓变故障(incipient faults)：又称为软故障，指参数随时间：又称为软故障，指参数随时间的推移和环境的变化而缓慢变化的故障的推移和环境的变化而缓慢变化的故障l间隙故障间隙故障(intermittent faults)：由于老化、容差不足或接触：由于老化、容差不足或接触不良引起的时隐时
15、现的故障不良引起的时隐时现的故障Hunan University of Technology 按照发生形式的不同划分按照发生形式的不同划分l加性故障加性故障(additive fault)：作用在系统上的未知输入，在：作用在系统上的未知输入，在系统正常运行时为零。它的出现会导致系统输出发生独立系统正常运行时为零。它的出现会导致系统输出发生独立于已知输入的改变于已知输入的改变l乘性故障乘性故障(multiplicative fault)：系统的某些参数的变化。：系统的某些参数的变化。它们能引起系统输出的变化，这些变化同时也受已知输入它们能引起系统输出的变化，这些变化同时也受已知输入的影响的影响H
16、unan University of Technology 故障诊断是一门综合性技术，其研究涉及到故障诊断是一门综合性技术，其研究涉及到多门学科，如控制理论多门学科，如控制理论（经典、现代、鲁棒、（经典、现代、鲁棒、自适应）、可靠性理论、数理统计、模糊集自适应）、可靠性理论、数理统计、模糊集理论、信息处理、模式识别人工智能等学科理论、信息处理、模式识别人工智能等学科理论理论 Hunan University of Technology 2.Some Problems of FD Technique u 故障建模（故障建模（fault modeling）u 故障检测（故障检测（fault det
17、ection）u 故障分离（故障分离（fault isolation）故障识别（故障识别（identification）故障诊断（故障诊断（diagnosis）Hunan University of Technology 故障检测与分离故障检测与分离（识别）（识别）FDI故障检测与诊断故障检测与诊断FDD故障的评价与决策故障的评价与决策FED,Fault Evaluation and DecisionThe basic tasks of the supervision system Equipmentsand ProcessSensorSensorSensor信号处理FaultDiagnosi
18、sEvaluationandDecisionSignalProcessingOutputSignal Acquisition Hunan University of Technology 检测性能指标（检测性能指标（Detection Performance Index）早期检测的灵敏度早期检测的灵敏度 故障检测的及时性故障检测的及时性 故障的误报率和漏报率故障的误报率和漏报率 诊断性能指标（诊断性能指标（Diagnosis Performance Index）故障分离能力故障分离能力 故障辨识的准确性故障辨识的准确性 综合性能指标（综合性能指标（Comprehensive Performan
19、ce Index）鲁棒性鲁棒性 自适应能力自适应能力 安全性安全性 可靠性可靠性 Hunan University of Technology 2.Some Problems of FD Technique2.Some Problems of FD TechniqueHunan University of Technology 诊断方法的研究在于：寻找征兆与故障之间的有效对应关系诊断方法的研究在于：寻找征兆与故障之间的有效对应关系 最简单的故障检测方法就是所谓界限判别法最简单的故障检测方法就是所谓界限判别法也即判别两类过程状态也即判别两类过程状态(正常和异常状态正常和异常状态)如使用一个传感器
20、信号如使用一个传感器信号x，可按如下条件描述：，可按如下条件描述：如果如果xHth，那么状态正常，否则状态异常，那么状态正常，否则状态异常 Hunan University of Technology 国际故障诊断权威，德国的国际故障诊断权威，德国的P.M.Frank教授认为教授认为 故障诊断方法可以分为故障诊断方法可以分为 基于模型的方法基于模型的方法(model-based)基于知识的方法基于知识的方法(knowledge-based)基于信号处理的方法基于信号处理的方法(Signal-processing-based)基于知识的方法基于解析模型的方法基于数据驱动的方法故 障 诊 断 方
21、法基于症状的方法基于定性模型的方法专家系统方法模式识别方法神经网络方法模糊推理模式模式识别方法神经网络方法模糊推理模式最小二乘法滤波器方法参数估计方法基于观测器方法等价空间方法信号处理方法机器学习信息融合/粗糙集谱分析小波变换主元分析法Fisher判别分析法偏最小二乘方法神经网络有向图故障树支持向量机多元统计分析相关分析/子空间法3.1 The General Procedure of Model-based FD3.2 Modeling of Faults3.3 Observer-based Approach3.4 Parity Space Approach3.5 Parameter Est
22、imation ApproachHunan University of Technology 3 Basic Principles Model-based Fault Diagnosis故障诊断技术的回顾与展望故障诊断技术的回顾与展望基本思想基本思想校验由相同的过程输入信号驱动的过程解校验由相同的过程输入信号驱动的过程解析模型的输出与实际系统的测量输出之间析模型的输出与实际系统的测量输出之间的一致或不一致性的一致或不一致性3.1 The General Procedure of Model-based FDHunan University of Technology 3 Basic Princ
23、iples Model-based Fault Diagnosis 过 程过程名义模型残差处理决策逻辑故障的知识过程输入过程输出残 差 生 成残 差 评 价残 差故障诊断Hunan University of Technology 3.1 The General Procedure of Model-based FDFig.3.1 Schematic description of the model-based fault diagnosis scheme通常所采用的过程解析模型有两种不同的策略通常所采用的过程解析模型有两种不同的策略 模拟名义的或无故障的特性模型模拟名义的或无故障的特性模型
24、(Nominal model/Fault-free model)对于某个特定的预知故障建立其故障特性模型对于某个特定的预知故障建立其故障特性模型 (Faulty model)Hunan University of Technology 3.1 The General Procedure of Model-based FD FD任务分两步完成任务分两步完成l残差（征兆）生成残差（征兆）生成(Residual/Symptom Generation)l残差（征兆）评价残差（征兆）评价(Residual/Symptom Evaluation)Hunan University of Technology
25、 3.1 The General Procedure of Model-based FD 基于解析模型的残差生成方法主要有三种基于解析模型的残差生成方法主要有三种u 基于观测器方法基于观测器方法(Observer-based)u 等价空间方法等价空间方法(Parity Space)（或奇偶方程、奇偶关系、奇偶空间）方法（或奇偶方程、奇偶关系、奇偶空间）方法u 参数估计方法参数估计方法(Parameter Estimation)FDIA系统设计的关键系统设计的关键抑制信号中不感兴趣部分而加强其中反映故障的部分，以抑制信号中不感兴趣部分而加强其中反映故障的部分，以区分故障与模型不确定性和未知输入的
26、影响区分故障与模型不确定性和未知输入的影响基于模型基于模型FDIA系统设计的目标系统设计的目标使使FDIA系统对故障具有尽可能大的灵敏度，而同时对不感系统对故障具有尽可能大的灵敏度，而同时对不感兴趣信号的影响具有尽可能大的鲁棒性兴趣信号的影响具有尽可能大的鲁棒性 Hunan University of Technology 3.1 The General Procedure of Model-based FD FD系统的设计应包括如下任务系统的设计应包括如下任务 设计一个残差生成器，对故障具有高的灵敏度而对模型设计一个残差生成器，对故障具有高的灵敏度而对模型 不确定具有强的鲁棒性不确定具有强的
27、鲁棒性 通过选择残差评价函数定义征兆，以保证所检测的关于通过选择残差评价函数定义征兆，以保证所检测的关于 故障的信息不被丢失故障的信息不被丢失 进一步分析残差或开发征兆，获得更多的关于故障的知进一步分析残差或开发征兆，获得更多的关于故障的知 识，以便指导决策或实施容错控制识，以便指导决策或实施容错控制Hunan University of Technology 3.1 The General Procedure of Model-based FDHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault3 Basic Principles Mode
28、l-based Fault Diagnosis控制器执行器系统动态传感器故障诊断监控控制命令输出测量输出y(t)开环系统u(t)uC(t)在基于模型故障诊断中使用开环系统模型，虽然我们认为这个在基于模型故障诊断中使用开环系统模型，虽然我们认为这个系统是在控制回路中系统是在控制回路中 Fig.3.2 故障诊断与控制回路 3.2 Modeling of FaultHunan University of Technology Fig.3.3 Strcture of a standard control loop with faultHunan University of Technology 3.2
29、 Modeling of FaultHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault这一开环系统分为执行器、系统动态和传感器三个部分。按这一开环系统分为执行器、系统动态和传感器三个部分。按照发生形式的不同主要研究过程元部件故障照发生形式的不同主要研究过程元部件故障(process faults)、传感器故障传感器故障(sensor faults)以及执行器故障以及执行器故障(actuator faults)u(t)uR(t)yR(t)输 出执 行 器系 统 动 态传 感 器输 出测 量 输 出执 行Fig.3.4开环系统模型()()()(
30、)()()RRRx tAx tButytCx tDut系统动态可用状态空间模型描述 Hunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault当当(过程）元部件发生故障时过程）元部件发生故障时 执行u (t)f(t)元部件故障参数故障输出系统动态cy(t)RRFig.3.5元部件有故障时系统动态图（过程）元部件故障可以（过程）元部件故障可以视为系统中一些条件的改视为系统中一些条件的改变而使动态关系变为无效变而使动态关系变为无效的情形，如在三容器中一的情形，如在三容器中一个水容器出现漏洞。在一个水容器出现漏洞。在一些情形下，故障可以表达些情形下，故障
31、可以表达为系统中参数的变化为系统中参数的变化()()()()Rpx tAx tButftHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault当传感器发生故障时当传感器发生故障时 一般说来，系统的实际输一般说来，系统的实际输出出yR(t)是不能直接得到的，是不能直接得到的，通常用传感器获得系统测通常用传感器获得系统测量输出。通过正确选择向量输出。通过正确选择向量量fs，可以描述所有的传感，可以描述所有的传感器故障情形。如当传感器器故障情形。如当传感器被被“固定在零值上固定在零值上”时，时，测量向量测量向量y(t)=0，故障向量，故障向量()()
32、sRf tyt y(t)f(t)传 感 器 故 障y(t)传 感 器测 量 输 出输 出sRFig.3.6 传感器有故障时系统动态图()()()Rsy tytf tHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault当执行器发生故障时当执行器发生故障时 事实上，系统的实际执行事实上，系统的实际执行通常也是不能直接获得的。通常也是不能直接获得的。对于一个受控系统来说，对于一个受控系统来说，uR是已知执行器控制命令是已知执行器控制命令u(t)的执行器响应。与传感的执行器响应。与传感器故障情况类似，不同的器故障情况类似，不同的执行器故障情况可以由一
33、执行器故障情况可以由一个合适的故障函数个合适的故障函数fa(t)来表来表示示 u(t)f(t)执 行 器 故 障u(t)执 行 器执 行输 出aRFig.3.7 执行器有故障时系统动态图()()()Rautu tf tHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault考虑系统所有可能的传感器故障、元部件故障和执行器故考虑系统所有可能的传感器故障、元部件故障和执行器故障，系统模型可描述为：障，系统模型可描述为：()()()()()()()()()()()adppadsppx tAx tB u tf tE dE fty tCx tD u tf
34、tF df tF ft()()()()()()()()()()dfdfx tAx tBu tE d tE f ty tCx tDu tF d tF f t通常写成如下状态空间描述的一般形式：通常写成如下状态空间描述的一般形式：输入输出描述形式为：输入输出描述形式为：()()()()()ufy pGp u pGp f pHunan University of Technology 3.2 Modeling of Fault如果把建模不确定性考虑进去，那么用于残差生成器完整如果把建模不确定性考虑进去，那么用于残差生成器完整的状态空间模型就变成：的状态空间模型就变成：()()()()()()()()
35、()()()()()()dfffx tAA x tBB u tE d tE f ty tCC x tDD u tE d tF f t其输入其输入-输出一致性模型变为：输出一致性模型变为：()()()()()()()()uudfy pG pG p u pG p d pG p f pHunan University of Technology 3.3 Observer-based Approach3 Basic Principles Model-based Fault Diagnosis系 统模 型滤 波 器ufyrH观测器 yyFig.3.8 基于观测器方法的残差生成器原理 3.3 Observ
36、er-based ApproachHunan University of Technology Hunan University of Technology()()()()()()()()()()dfdfx tAx tBu tE d tE f ty tCx tDu tFd tF f t (1)()()()()()()()()()()()()()()bbx tAx tBu tL y ty tr ty ty ty tCx tDu tr sR s r s(2)3.3 Observer-based ApproachHunan University of Technology.exx()dfbdfdfe
37、A eEdEfrC eFdFfrVC eFdFf (3),dddfffAALCEELFEELF.()()()()()rdrfr sVGs d sVGs f s1()()rdddGsC sIAEF1()()rfffGsC sIAEF (4)(5)(6)3.3 Observer-based ApproachHunan University of Technology 1/220()()Terrr t r t dt1/221()()2Terrrjr jd222,0sup()sup()()()supthddd fddJr sr sR s G sdalarm for faulttherJno fault
38、therJ200TTrdddTr r dtd ddt2,min00inf()rfttTTTrfffSTjr r dtffdt1,mindim()maxdim()ththD JJDdd3.3 Observer-based ApproachHunan University of Technology 残差生成器设计的主要目标即为设法达残差生成器设计的主要目标即为设法达到使到使FD系统对故障更加灵敏，而同时系统对故障更加灵敏，而同时对不感兴趣信号的影响更加鲁棒之间的对不感兴趣信号的影响更加鲁棒之间的最佳平衡最佳平衡 Hunan University of Technology 3 Basic Pri
39、nciples Model-based Fault Diagnosis3.4 Parity Space Approach等价空间方法的基本思想是提供一个等价空间方法的基本思想是提供一个合适的被监控系统的测量一致性合适的被监控系统的测量一致性(奇偶奇偶性性)校验校验 Hunan University of Technology 3 Basic Principles Model-based Fault Diagnosis对于硬件对于硬件(直接直接)冗余，应多于传感器最小数，也就是说，冗余，应多于传感器最小数，也就是说，y(k)的维数应大于的维数应大于x(k)的维数的维数 首先考虑使用首先考虑使用m
40、个传感器，个传感器，n维向量的测量问题，其测量维向量的测量问题，其测量方程为：方程为：()()()()y kCx kf kd kmn系统动态传感器C残差生成器V残差rFig.3.9 基于硬件（直接）冗余的残差生成结构()rank CnHunan University of Technology 3.4 Parity Space Approach为了检测分离故障的目的，向量为了检测分离故障的目的，向量y(k)可以组合成一组线性无可以组合成一组线性无关的等价等式来生成等价向量关的等价等式来生成等价向量(残差残差)：()()r kVy k矩阵矩阵V必须满足：必须满足：0V C111()()()()(
41、)mmmr kv f kd kvfkdk由由V的列所张成的的列所张成的空间空间 称为称为“等价空间等价空间”，也就是说，也就是说，V的列构成了这个空间的基。的列构成了这个空间的基。V如果第如果第i个传感器中发生了故障，意味着在方向上个传感器中发生了故障，意味着在方向上的残差范数的增大。的残差范数的增大。ivHunan University of Technology 3.4 Parity Space Approach故障检测决策函数（故障检测决策函数（fault detection decision function）()()()TDFD kr kr k故障分离决策函数（故障分离决策函数（fa
42、ult isolation decision function）()();1,2,.,TiiDFIkv r kim对于一个特定的对于一个特定的r(k)，可以通过计算，可以通过计算 DFIi(k)的的m个值来识别不个值来识别不正常工作的传感器。如果正常工作的传感器。如果DFIi(k)是这些值中的最大数，那么是这些值中的最大数，那么与之相对应的传感器就是最有可能发生故障的传感器与之相对应的传感器就是最有可能发生故障的传感器 Hunan University of Technology 3.4 Parity Space Approach从等价空间的观点来看，从等价空间的观点来看，V的列定义了的列定义
43、了m个不同的故障表征个不同的故障表征方向方向（Ii,i=1,2,m），在指示有一个故障发生后，），在指示有一个故障发生后，通过将通过将等价向量方向与每一个故障表征方向相比较等价向量方向与每一个故障表征方向相比较，可以进行故，可以进行故障分离。实际上，故障分离函数障分离。实际上，故障分离函数 DFIi(k)是对一个残差向量是对一个残差向量与故障表征方向之间相互关系的测量。为可靠分离故障，与故障表征方向之间相互关系的测量。为可靠分离故障，故障表征方向间的夹角应故障表征方向间的夹角应“尽可能地大尽可能地大”，也即，也即，()Tijv v vj应应“尽可能小尽可能小”Hunan University
44、of Technology 3.4 Parity Space Approach()rank Cmn直接冗余直接冗余/硬件冗余关系不存在硬件冗余关系不存在 为实现最优的故障分离，为实现最优的故障分离，vi应满足应满足 m in ;,1,2,.,m ax ;1,2,.,TijTiivvijijmvvim系 统模 型滤 波 器ufyr yyFig.3.10 基于等价空间方法的残差生成器原理 通过在一定时间间隔，即数据窗：通过在一定时间间隔，即数据窗：(),(1),()y ks y ksy k 内采集传感器的输出来构建冗余关系，即时间冗余内采集传感器的输出来构建冗余关系，即时间冗余(temporal
45、redundancy)或连续冗余或连续冗余(serial redundancy)Hunan University of Technology 3.4 Parity Space Approach考虑系统由线性离散状态空间方程给出：考虑系统由线性离散状态空间方程给出：(1)()()()()()()()()()dfdfx kAx kBu kE d kE f ky kCx kDu kF d kF f kHunan University of Technology 3.4 Parity Space Approach引入如下符号表示引入如下符号表示()()()(1)(1)(1)(),(),()()()()
46、sssy ksu ksf ksy ksu ksf ksy ku kf ky ku kf k ,1()00(1)(),0()sosusssd k sCDd k sCACBDd kHHd kCACA BCB D ,110000,00fdffddf sd sssfffdddFFCEFCEFHHCAECEFCAECEF,()()()ssu ssr kvykHuk,()()()sd ssf sr kvHdkHf k(1)smsvR,0,1,0,ssso sssss sPv v Hvvvv,()()()()()basissds sf s sds sf s sr kpNH d kH f kpH d kH f
47、 k3.4 Parity Space ApproachHunan University of Technology,0():sup()sd ssdd sdspHdkRpHdk,0():sup()sf ssff sfspHf kSpHf k,0():inf()sf ssffspHfkSfk或或0,22,()supsup()()sssthd ssd sddfdkJrpHdkpH1/20()()sTdidki d ki mindR,maxfS,maxfS或或3.4 Parity Space ApproachHunan University of Technology Hunan University
48、 of Technology 3.5 Parameter Estimation Approach3 Basic Principles Model-based Fault Diagnosis系 统参数估计ufyFig.3.11 基于参数估计方法的残差生成器原理 基于参数估计的检测方法基本思想基于参数估计的检测方法基本思想是用熟知的参数估计是用熟知的参数估计方法重复不断地对实际过程的参数进行在线估计，将估方法重复不断地对实际过程的参数进行在线估计，将估计结果与无故障参考模型所获得的参数进行比较任计结果与无故障参考模型所获得的参数进行比较任何实际差异即指示为故障。何实际差异即指示为故障。基于假设基于
49、假设：故障是反映在物理系统参数中的，如磨擦，：故障是反映在物理系统参数中的，如磨擦，质量，胶粘性、抵抗性、感应系数、容量等。质量，胶粘性、抵抗性、感应系数、容量等。Hunan University of Technology 3.5 Parameter Estimation Approach 采用参数估计法实现采用参数估计法实现FDI的基本步骤的基本步骤 建立过程的物理关系模型；建立过程的物理关系模型；计算正常模型（无故障参考模型）的物理参数；计算正常模型（无故障参考模型）的物理参数；确定模型系数与过程物理参数之间的关系；确定模型系数与过程物理参数之间的关系；由可测量的输入输出信号，在线估计过
50、程的模型系数；由可测量的输入输出信号，在线估计过程的模型系数；基于模型系数的标称值，建立系统的故障模型，即给出故基于模型系数的标称值，建立系统的故障模型，即给出故 障与模型系数之间的联系；并基于模型系数的变化及故障障与模型系数之间的联系；并基于模型系数的变化及故障 模型进行故障的决策，判断是否发生了故障；模型进行故障的决策，判断是否发生了故障；进行故障诊断，确定故障的类型、位置和大小。进行故障诊断，确定故障的类型、位置和大小。Hunan University of Technology 3.5 Parameter Estimation Approach基于知识的方法基于症状的方法基于定性模型的
