[发明专利]分辨率受限情况下高速列车鲁棒间歇传感器故障检测方法

权利要求书

1.分辨率受限情况下高速列车鲁棒间歇传感器故障检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：建立软测量模型

高速列车关键系统的状态方程如公式(1)所示：

x(k+1)＝(A_c(k)+A_δ(k))x(k)+(B_c(k)+B_δ(k))u(k)+w(k),(1)；

其中，为系统状态；为控制输入；为过程噪声；为过程参数；为过程参数不确定性；

分辨率为的传感器的实际测量方程如公式(2)所示：

y(k)＝(C_c(k)+C_δ(k))x(k)+v(k)+Δ(y(k))+f(k),(2)；

其中，为实际测量输出(满足)；为分辨率诱导不确定性；为测量噪声；为测量参数；为测量参数不确定性；

间歇传感器故障方程如公式(3)所示：

f(k)=Σi=1∞fi(Γ(k-ko,i)-Γ(k-kd,i)),---(3);]]>

其中，为间歇传感器故障；为第i个间歇故障的模式；为第i个间歇故障的发生时间；为第i个间歇故障的消失时间；Γ(·)为单位阶跃函数；

根据上述状态方程和实际测量方程建立软测量模型如公式(4)所示：

Y(k)＝(C_c(k)+C_δ(k))x(k)+v(k)+Δ(Y(k))+f(k), (4)；

其中，为软测量输出；为软测量诱导不确定性；

步骤2：设计鲁棒残差生成器

步骤2.1：根据公式(5)设定状态估计器初值：

步骤2.2：根据公式(6)计算系统状态均值：

μ_x(k)＝A_c(k-1)μ_x(k-1)+B_c(k-1)u(k-1), (6)；

步骤2.3：根据公式(7)计算系统状态二阶矩：

Σx(k)=Ac(k-1)Σx(k-1)Ac(k-1)T+ΣAδ(k-1)x(k-1)+Bc(k-1)Σu(k-1)Bc(k-1)T+ΣBδ(k-1)u(k-1)+Σw(k-1)+Ac(k-1)μx(k-1)u(k-1)TBc(k-1)T+Bc(k-1)u(k-1)μx(k-1)TAc(k-1)T,---(7);]]>

步骤2.4：根据公式(8)、公式(9)计算中间变量：

Q(k)=C(k)H(k)C(k)T+(1+α2)ΣCδ(k)Ac(k-1)x(k-1)+(1+α2)ΣCδ(k)Aδ(k-1)x(k-1)+μCδ(k)(Ac(k-1)μx(k-1)u(k-1)TBc(k-1)T)Cδ(k)T+(μCδ(k)(Ac(k-1)μx(k-1)u(k-1)TBc(k-1)T)Cδ(k)T)T+(1+α3)ΣCδ(k)Bc(k-1)u(k-1)+(1+α3)ΣCδ(k)Bδ(k-1)u(k-1)+(1+α4)ΣCδ(k)w(k-1)+(1+α5)Σv(k)+Σl=15(αl-1tr(ΣΔ(Y(k)))Iny×ny)+tr(ΣΔ(Y(k)))Iny×ny,---(9);]]>

其中α_l,l∈{1,2,3,4,5}为任意正数；为k-1时刻状态估计误差协方差上界；

步骤2.5：根据公式(10)计算状态估计器增益：

K_x(k)＝H(k)C_c(k)^TQ(k)^-1, (10)；

步骤2.6：根据公式(11)计算状态估计误差协方差上界：

步骤2.7：根据公式(12)、(13)计算状态估计值：

r(k|k-1)=Y(k)-Cc(k)Ac(k-1)x^(k-1)-Cc(k)Bc(k-1)u(k-1),---(12);]]>

x^(k)=Ac(k-1)x^(k-1)+Bc(k-1)u(k-1)+Kx(k)r(k|k-1),---(13);]]>

步骤2.8：根据公式(14)计算残差：

r(k)=Y(k)-Cc(k)x^(k)---(14);]]>

步骤3：设计故障检测策略

步骤3.1：根据公式(15)计算故障检测统计量

T_D(k)＝r(k)^Tr(k), (15)；

步骤3.2：根据公式(16)计算故障检测阈值

步骤3.3：设定故障检测逻辑

若T_D(k-1)≤J_D(k-1),T_D(k)＞J_D(k)，则k时刻发生故障，故障警报指示量I_a＝1，

若T_D(k-1)＞J_D(k-1),T_D(k)≤J_D(k)，则k时刻故障消失，故障解除指示量I_r＝1。

2.根据权利要求1所述的分辨率受限情况下高速列车鲁棒间歇传感器故障检测方法，其特征在于：在步骤1中，具体包括如下步骤：

步骤1.1：计算理想测量输出均值

步骤1.2：计算理想测量输出二阶矩

步骤1.3：计算软测量输出

其中，

g(x,y,v,w)=x+(y-x22π(exp{-(v-x)22(y-x2)}-exp{-(w-x)22(y-x2)})×(Φ(w-xy-x2)-Φ(v-xy-x2))-1),---(20);]]>

步骤1.4：计算软测量诱导不确定性二阶矩

其中，

h(x,y,z,v,w)=(y-x2+(x-z)2)+((x-2z+v)y-x22πexp{-(v-x)22(y-x2)}-(x-2z+w)y-x22πexp{-(w-x)22(y-x2)})×(Φ(w-xy-x2)-Φ(v-xy-x2))-1),---(22).]]> 3