[发明专利]SP型ICPT系统滤波器设计方法及系统

权利要求书

1.SP型ICPT系统滤波器设计方法，其特征在于，所述滤波器设计方法包括：

建立所述SP型ICPT系统的广义状态空间平均方程；

建立外部扰动与随机传感器故障下所述SP型ICPT系统的滤波误差增广系统模型；

通过构建李亚普诺夫函数确定所述滤波误差增广系统模型的鲁棒均方渐进稳定的充分条件；

根据所述充分条件求解所述滤波器的增益；

所述建立所述SP型ICPT系统的广义状态空间平均方程，包括：

根据基尔霍夫定律建立所述SP型ICPT系统的状态空间模型；

通过傅里叶变换对所述状态空间模型中的变量进行量化处理；

建立所述SP型ICPT系统的所述广义状态空间平均方程；

所述建立外部扰动与随机传感器故障下所述SP型ICPT系统的滤波误差增广系统模型，包括：

建立所述SP型ICPT系统的外部扰动广义状态空间模型；

建立所述SP型ICPT系统的滤波器模型；

建立所述SP型ICPT系统的传感器故障模型；

由所述外部扰动广义状态空间模型，所述滤波器模型及所述传感器故障模型构建所述滤波误差增广系统模型。

2.如权利要求1所述的SP型ICPT系统滤波器设计方法，其特征在于，所述外部扰动广义状态空间模型为：

其中，x(t)∈R¹⁰为系统状态向量，为所述系统状态向量x(t)的导数；y(t)∈R²为系统测量输出向量，所述系统测量输出向量包括系统负载电压与负载电流的测量值，z(t)∈R¹⁰为系统输出向量，ω(t)∈R¹和ν(t)∈R¹分别为系统的过程噪声与测量噪声，S_A、S_B、S_C、S_D和S_L为带有合适维数的已知系数矩阵，其中所述S_A可通过所述广义状态空间平均方程获得；

所述滤波器模型为：

其中，所述滤波器的增益H_A、H_B和H_L为合适维数的待确定系数矩阵，x_h(t)∈R¹⁰为滤波器状态向量，为所述滤波器状态向量x_h(t)的导数，z_h(t)∈R¹⁰为滤波器输出向量，所述滤波器输出向量包括所述系统输出向量z(t)的估计值，为滤波器输入向量，所述滤波器输入向量与所述系统测量输出向量y(t)可表述为：

其中，Ψ为传感器故障随机矩阵，所述传感器故障随机矩阵可表述为：

其中，随机变量用于描述第j个传感器的故障情况：当所述随机变量时所述传感器j处于完全故障状态，此时第j个所述系统测量输出向量y_j(t)为0，当时所述传感器j处于部分故障状态，此时第j个所述系统测量输出向量y_j(t)结果与系统实际值不完全一致，当时所述传感器j处于正常工作状态，此时第j个所述系统测量输出向量y_j(t)结果与实际值完全一致；

所述外部扰动与随机传感器故障下，所述滤波误差增广系统模型为：

其中，ε(t)∈R²⁰为增广系统状态向量，所述增广系统状态向量由所述系统状态向量x(t)和所述滤波器状态向量x_h(t)增广而成，为所述增广系统状态向量ε(t)的导数，θ(t)∈R²为所述增广系统的噪声向量，所述噪声向量由所述过程噪声ω(t)和所述测量噪声ν(t)增广而成，δ(t)∈R¹⁰为增广系统输出向量，该向量代表所述系统输出向量z(t)与所述滤波器输出向量z_h(t)之间的误差，即δ(t)＝z(t)-z_h(t)，Γ_Am、Γ_Bm和Γ_L为带有合适维数的系数矩阵，其具体形式如下：

其中，Γ_L^T为系数矩阵Γ_L的转置，系数矩阵Γ_Am和Γ_Bm含有随机矩阵Ψ，故两者还表述为

这里，

这里，为所述随机矩阵Ψ的期望。