一种网络化多传感器融合故障检测方法技术

本发明专利技术公开一种网络化多传感器融合故障检测方法，属于网络化系统领域；首先建立存在参数摄动和故障的双时间尺度系统模型，通过加权Try‑Once‑Discard协议解决共享网络数据通信问题，设计局部故障检测滤波器和全局融合故障检测滤波器，引入残差评估机制来判断系统是否发生故障；运用李亚普诺夫稳定性理论和LMI技术，得到局部故障检测滤波器和全局融合故障检测滤波器存在的充分条件；利用LMI工具箱求解最优化问题，得到局部最优故障检测滤波器参数为

A Fault Detection Method Based on Networked Multi-sensor Fusion

【技术实现步骤摘要】
一种网络化多传感器融合故障检测方法
本专利技术属于网络化系统领域，涉及一种网络化多传感器融合故障检测方法。
技术介绍
随着通信、控制以及计算机技术的快速发展，近年来网络化系统在许多领域得到了广泛应用。相比传统的集中式控制系统，网络化系统具有结构灵活、易于扩展、便于维护与安装等优点，但通讯网络的引入也带来了诸如传输时延、量化误差、数据丢包等问题，这些网络诱导因素的出现对系统性能产生较大的负面影响，严重时甚至会导致系统失稳。网络化系统是信息系统与物理系统深度融合的复杂系统，这类系统的安全性问题引起了广大学者的持续关注。网络化系统的故障检测技术对构建系统安全预警机制的建立有重要的理论指导意义。在网络环境下，双时间尺度系统的多传感器融合故障检测最为关键一步是设计全局融合故障检测滤波器，利用滤波器产生表征系统健康状况的残差信号，然后基于残差评估机制判断系统是否发生故障。由于共享的网络带宽是有限的，多个传感器同时使用该网络进行通信时，容易造成数据的冲突、延迟、时序错乱等一系列问题，这会破坏数据帧的结构，影响故障检测的实时性与准确性。加权Try-Once-Discard网络通信协议能够有效管理各传感器访问网络的权力，它在某一时刻只赋予一个传感器通信的权力。
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种网络化多传感器融合故障检测方法。在加权Try-Once-Discard协议的基础上，考虑了网络化系统中存在的通讯受限、扰动和故障的情况，设计了局部故障检测滤波器和全局融合故障检测滤波器，使得双时间尺度系统在上述情况下仍能保持均方渐进稳定并且满足预定的H∞性能指标，同时能有效地检测出系统的故障。本专利技术的技术方案：1.一种网络化多传感器融合故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立存在故障和扰动的双时间尺度系统的被控对象模型：其中：是系统的状态向量，和是状态向量的分量，是系统的第i个传感器节点的可测量输出且是系统的扰动输入，是待检测故障信号，w(k)∈l2[0,∞)，l2[0,∞)表示定义在[0,∞)上且范数平方和有限的向量值函数空间；均是系统的常数矩阵；是单位矩阵，ε∈(0,ε0]是系统的奇异摄动参数，其中ε0＜1是奇异摄动参数的上确界；基于加权Try-Once-Discard协议的局部故障检测滤波器输入为：其中：表示第i个局部故障检测滤波器的输入；表示在k时刻具有通信权限的传感器节点编号，Qi是一个已知的正定矩阵，代表第i个传感器的权重矩阵，Φσ(k)＝diag{δ(σ(k)-1),δ(σ(k)-2),…,δ(σ(k)-N)}，是单位矩阵，并且是KroneckerDelta函数，N表示传感器网络处的节点数；2)设计局部故障检测滤波器和全局融合故障检测滤波器：设计局部故障检测滤波器：其中：为第i个局部故障检测滤波器的状态估计，是第i个局部故障检测滤波器的残差信号，是待确定的第i个局部故障检测滤波器的参数；基于式(3)，在融合中心采用加权融合技术，设计全局融合故障检测滤波器其中：0＜αi＜1为融合权重参数，为全局融合故障检测滤波器的状态估计，是全局融合故障检测滤波器的残差信号；引入残差评估机制来检测故障是否发生，残差评估函数J(k)和阈值J(th)分别为：其中：L为评估函数最大的时间长度，用式(6)判断系统是否有故障发生：3)系统均方渐进稳定和局部故障检测滤波器存在的充分条件：其中：其中：*代表对称位置矩阵的转置，0是零矩阵；是未知矩阵，γi＞0是局部扰动抑制性能指标，I是单位矩阵；给定常数N和奇异摄动参数的上确界ε0，利用MATLAB中的LMI工具箱求解式(7)，当存在一个正定矩阵P(ε0)和矩阵G，使得式(7)成立，则系统是均方渐进稳定的，且满足一定的局部扰动抑制性能指标，并能获得局部故障检测滤波器参数，即能够进行步骤4)；当上述未知变量没有可行解，则系统不是均方渐进稳定的，且不能获得局部故障检测滤波器参数，不能进行步骤4)；4)全局融合故障检测滤波器存在的充分条件：其中：Υ11＝-IN，为单位矩阵，是系统的全局扰动抑制性能指标；给定常数N，γi＞0和的指标，利用MATLAB中的LMI工具箱求解式(8)和式(9)，当存在一系列融合权重参数0＜αj＜1，使得式(8)和式(9)成立，则系统满足全局扰动抑制性能指标，能够获得全局融合故障检测滤波器的融合权重参数，即能够进行步骤5)；当上述未知变量没有可行解，则系统不能获得全局融合故障检测滤波器的融合权重参数，不能进行步骤5)；5)计算局部最优故障检测滤波器参数和全局最优融合权重参数：根据式(8)和式(9)求出全局扰动抑制性能指标和局部扰动抑制性能指标γi，利用MATLAB中LMI工具箱求解最优化问题式(10)：其中：为残差误差信号，ω(k)＝[wT(k)fT(k)]T；当式(10)有解，能够得到局部最优故障检测滤波器参数和全局最优融合故障检测滤波器的融合权重参数，并且能够得到局部最优扰动抑制性能指标γmin和全局最优扰动抑制性能指标利用式(7)求出非奇异矩阵便能获得局部最优故障检测滤波器参数：当式(10)无解，则无法获得局部最优故障检测滤波器参数和全局最优融合故障检测滤波器的融合权重参数；6)网络化多传感器融合故障检测：根据网络化系统实际运行时得到的局部故障检测滤波器的输入由式(3)得到局部故障检测滤波器的残差信号ri(k)，然后由式(4)得到全局融合故障检测滤波器的残差信号再由式(5)计算得到残差评估函数J(k)和阈值J(th)，最后由式(6)判断系统故障是否发生。本专利技术的有益效果：本专利技术同时考虑了网络化系统中存在的系统故障和扰动情况下全局融合故障检测滤波器的设计方法，相比传统网络化系统故障检测的通讯方式，本专利技术在双时间尺度系统的传感器到滤波器网络中引入了加权Try-Once-Discard协议，它能够有效避免多传感器利用共享通信网络通讯时所面临的带宽受限、数据包丢失、时序混乱等一系列问题。附图说明图1是网络化多传感器融合故障检测方法的流程图。其中，(a)为步骤1)-步骤4)；(b)为步骤5)-步骤6)。图2是网络化多传感器系统的结构图。图3是在加权Try-Once-Discard协议下系统的三个传感器节点的轮流访问网络情况。图4是加权Try-Once-Discard协议下系统的残差信号图。图5是加权Try-Once-Discard协议下系统的残差评估函数图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步说明。参照附图1，一种网络化多传感器融合故障检测方法，包括以下步骤：步骤1：建立存在系统故障和扰动的网络化系统的模型存在系统故障和扰动的双时间尺度系统的模型为式(12)：其中：是系统的状态向量，和是状态向量的分量，是系统的第i个传感器节点的可测量输出且是系统的扰动输入，是待检测故障信号，w(k)∈l2[0,∞)，l2[0,∞)表示定义在[0,∞)上且范数平方和有限的向量值函数空间；是系统的常数矩阵；是单位矩阵，ε∈(0,ε0]是系统的奇异摄动参数，0＜ε0＜1是奇异摄动参数的上确界；为了表示的方便，下文中的i均属于{1,2,…,N}。为了实现远程的故障检测，传感器端的测量输出经过网络来传输数据到故障检测单元，但是由于网络带宽的限制，在某一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络化多传感器融合故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立存在故障和扰动的双时间尺度系统的被控对象模型：

【技术特征摘要】
1.一种网络化多传感器融合故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立存在故障和扰动的双时间尺度系统的被控对象模型：其中：是系统的状态向量，和是状态向量的分量，是系统的第i个传感器节点的可测量输出且是系统的扰动输入，是待检测故障信号，w(k)∈l2[0,∞)，l2[0,∞)表示定义在[0,∞)上且范数平方和有限的向量值函数空间；均是系统的常数矩阵；是单位矩阵，ε∈(0,ε0]是系统的奇异摄动参数，其中ε0<1是奇异摄动参数的上确界；基于加权Try-Once-Discard协议的局部故障检测滤波器输入为：其中：表示第i个局部故障检测滤波器的输入；表示在k时刻具有通信权限的传感器节点编号，Qi是一个已知的正定矩阵，代表第i个传感器的权重矩阵，Φσ(k)＝diag{δ(σ(k)-1),δ(σ(k)-2),…,δ(σ(k)-N)}，是单位矩阵，并且是KroneckerDelta函数，N表示传感器网络处的节点数；2)设计局部故障检测滤波器和全局融合故障检测滤波器：设计局部故障检测滤波器：其中：为第i个局部故障检测滤波器的状态估计，是第i个局部故障检测滤波器的残差信号，是待确定的第i个局部故障检测滤波器的参数；基于式(3)，在融合中心采用加权融合技术，设计全局融合故障检测滤波器其中：0<αi<1为融合权重参数，为全局融合故障检测滤波器的状态估计，是全局融合故障检测滤波器的残差信号；引入残差评估机制来检测故障是否发生，残差评估函数J(k)和阈值J(th)分别为：其中：L为评估函数最大的时间长度，用式(6)判断系统是否有故障发生：3)系统均方渐进稳定和局部故障检测滤波器存在的充分条件：其中：其中：*代表对称位置矩阵的转置，0是零矩阵；是未知矩阵，γi>0是局部扰动抑制性能指标，I是单位矩阵；给定常数N和奇异摄动参数的上确界ε0，利用MATLAB中的LMI工具箱求解式...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜顺，汪浩，潘丰，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32