[发明专利]一种主动故障诊断方法、计算机可读存储介质、控制方法

说明书

一种主动故障诊断方法，包括以下步骤：S1、针对具有多重故障的线性离散时不变系统(LDIT)，获得输出估计集的不变集表示形式；S2、通过集合形式变化将步骤S1得到的输出估计集转化为等价的多面体集的形式；S3、通过最大化由不变集表示的输出估计集之间的距离，实现集合分离，由此得到能够用来实现主动故障诊断(AFD)和实现系统的控制目标的输入序列。由本发明的方法所得到的输入序列能够在有限时刻实现AFD目标，且具有应用于控制目标的潜力，因此具有很好的应用前景。

技术领域

本发明涉及故障诊断(FD，Fault Diagnosis)，特别是涉及一种主动故障诊断方法(AFD，Active Fault Diagnosis)。

背景技术

故障诊断(FD)是实际复杂系统中系统安全性和可靠性的重要保证。通常，FD包括三个任务：故障检测，故障隔离和故障识别。基于模型的 FD方法主要分为两类：被动方法和主动方法。被动故障诊断(PFD)通过检测系统的输入信号，状态变量，输出信息来确定系统的运行状态。这意味着即使设计了最佳PFD，当系统的相关信息不足时，也无法完成FD任务。与前者相比，主动故障诊断(AFD)对实际系统运行影响不大。通常，主动方法涉及向系统注入信号以改善故障可检测性。

AFD针对不同类型的系统进行了研究，如线性系统，非线性系统，描述系统等。选择模型特征来区分AFD方法，AFD可以分为两类：随机性方法和确定性方法。前者假设系统的不确定性可以用已知概率密度函数来建模。比如，残差信号由随机过程表示；或者将贝叶斯方法用于随机性 AFD。确定性方法假设被研究的系统的干扰，噪声和初始条件可以被建模为有界信号，该方法通常被分为三种情况。第一种情况是基于系统的不确定性是能量有限的。第二种假定系统的不确定性受限于集合。在本发明中，多模型的不确定性被建模为凸集。此外，AFD通常与容错控制相结合。除了随机性和确定性方法之外，第三种混合两者的方法也被研究。

基于不变集的AFD方法是一种确定性AFD方法。在现有文献中，存在类似的研究。比如，采用zonotope集或者约束zonotope集表示系统的初始条件，进行AFD。现有的基于zonotope集的多步AFD方法，需要根据当前已经信息，预测系统多步的信息，从而得到能够实现AFD目的输入序列。但是该序列无法被更改，使得输入只能用来实现FD，却无法有效地用来实现系统的控制目标。现有的基于不变集的稳态AFD方法，将系统的不确定性对状态集的影响采用不变集进行描述，在无穷远时刻保障稳态状态集的分离，实现AFD目标。该方法只能在无穷远时刻实现集合分离；同时在实际过程中，系统实际状态难以获取，而该方法采用状态集进行AFD，不利于该方法的实际应用。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提供一种主动故障诊断方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种主动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、针对具有多重故障的线性离散时不变系统(LDIT)，获得输出估计集的不变集表示形式；

S2、通过集合形式变化将步骤S1得到的输出估计集转化为等价的多面体集的形式；

S3、通过最大化由不变集表示的输出估计集之间的距离，实现集合分离，由此得到能够用来实现主动故障诊断(AFD)和实现系统的控制目标的输入序列。

本发明具有如下有益效果：

本发明提出了一种基于集合距离增大的主动故障诊断方法，本发明结合不变集技术，提出多步AFD思路，最终以一种两步距离增大算法实现 AFD目标。本发明得到的输入序列除了能够用于故障诊断目标，还具有应用于控制目标的潜力。具体而言，本发明能够实现：

1、实现输出集的两步距离增大；

2、实现输出集的有限时刻的分离；