在传感器网络环境下基于格林空间理论的故障估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种在传感器网络环境下基于格林空间理论的分布式故障估计方法， 属于控制方法技术领域。
【背景技术】
[0002] 故障估计是控制系统中一种重要的研宄问题，在轨道交通车辆、风力发电系统以 及轨道健康状态识别等领域的故障检测任务中获得广泛应用。
[0003] 目前现有的故障估计方法不能处理在传感器网络环境下各传感器节点之间的耦 合，进而影响传感器网络系统的整体故障估计性能。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题如何处理在传感器网络环境下各传感器节点之间的耦 合，进而保证传感器网络系统的整体故障估计性能。
[0005] 为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供一种在传感器网络环境下基于 格林空间理论的故障估计方法，其特征在于：该方法由以下6个步骤组成：
[0006] 步骤1:建立具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型；
[0007] 建立具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型，其状态空间形式为：
[0008]x(k+l) =A(k)x(k)+Bd (k)d(k)+Bf (k)f(k),x(0) =x〇(1)
[0009] y^k) = Ci(k)x(k)+Dijf(k)f (k)+Vi(k), i = 1,2, . . . , M (2)
[0010] 式⑴和式⑵中，x(k)为k时刻状态向量；d(k)为k时刻外部扰动；f(k)为k 时刻要估计的误差；yjk)为k时刻传感器节点i从系统中接收到的测量输出；Vi(k)为k时 刻传感器节点1的测量噪声洫〇〇、8(1〇〇、8{〇〇、(；〇〇、〇1 {〇〇是已知的具有适当维数的时 变矩阵;M表示传感器节点个数；X(l为未知的初始值；
[0011] M个传感器的位置用有向图G= (v，e，A)描述，其中，v= {1，2, . . .，M}为节 点集合；为边界集合;A= [aij]MXM是邻接矩阵；G的一条边用（i，j)表示，即 % ，且对所有iev，aii= 1;Mi={jev :a1}表示所有与节点iev 相邻的节点集合，且％中元素个数记为mi;
[0012] 步骤2 :对各个传感器与其相邻的测量输出进行综合；
[0013] 根据式（2)，综合与第i个传感器相邻节点信息后的测量输出公式：
[0014]
【主权项】
1. 一种在传感器网络环境下基于格林空间理论的故障估计方法，其特征在于： 该方法由以下6个步骤组成： 步骤1 :建立具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型； 建立具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型，其状态空间形式为：x(k+l) =A(k)x(k)+Bd(k)d(k)+Bf(k)f(k)，x(0) =x〇 (I) Yi (k) =Ci(k)x(k)+Dijf(k)f(k)+Vi(k),i= 1,2, . . . ,M(2) 式（I)和式（2)中，x(k)为k时刻状态向量；d(k)为k时刻外部扰动；f(k)为k时刻 要估计的误差WiGO为k时刻传感器节点i从系统中接收到的测量输出；Vi(k)为k时刻 传感器节点1的测量噪声洫〇〇、8[1(1〇、8{(1〇、(；(1〇、〇1 {(1〇是已知的具有适当维数的时变 矩阵;M表示传感器节点个数；Xci为未知的初始值； M个传感器的位置用有向图G= (v，e，A)描述，其中，V= {1，2, ...，M}为节 点集合，QVXV为边界集合;A= [%]_是邻接矩阵；G的一条边用（i，j)表示，即 % ，且对所有iGv，aii=I;Mi={jGV:aU= 1}表示所有与节点iGV 相邻的节点集合，且％中元素个数记为mi; 步骤2 :对各个传感器与其相邻的测量输出进行综合； 根据式（2)，综合与第i个传感器相邻节点信息后的测量输出公式：
其中jfMi, 1 = 1，2, ? ? ?，mi; 步骤3 :对具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型进行分布式故障估计； 分布式故障估计器公式：
式（4)中為?）为第i个节点在k时刻对X(k)的估计，:TiQO为第i个节点在k时刻对f(k)的估计，EiGO和KiGO为第i个节点在k时刻的估计器参数： 步骤4 :利用格林空间的线性估计理论，分别获得节点i上的故障估计器的存在性判别 条件； 节点i上故障估计器存在性的判别条件： rjk) >o且Kk) <o(5) 式（5)中，rf(Jfc) =e(l:)IKA)C,r(1:) + 4(1:)1?^) + ? %(k) = DiJ(kW^ikJD^ik) PiGO为节点i上的状态估计误差最小方差，Y>o是给定参数，I为单位矩阵，矩阵 e:由公式0:=<vf(fc)，v狀)〉给出； 步骤5 :若步骤4中的存在性条件（5)成立，运用格林空间中的更新分析与投影定理， 分别获得节点i上的估计器参数矩阵EiGO和KiGO; 由公式：
计算估计器参数矩阵EiGO和KiGO; 步骤6:将步骤5获得的估计器参数矩阵Ei (k)和Ki (k)代入步骤3中的分布式故障估 计公式，实现在传感器网络环境下对具有执行器和传感器故障的时变系统的分布式故障估 计。
2.如权利要求1所述的一种在传感器网络环境下基于格林空间理论的故障估计方法， 其特征在于：所述步骤4中，格林空间的线性估计理论为： r^k) >〇和屮Jk) <〇同时成立当且仅当(冗(I：)，冗(i)〉与 <<(幻5心幻〉有相同的惯 性指数，其中
式中1)为y;(A)的一步预测估计。
【专利摘要】本发明提供了一种在传感器网络环境下基于格林空间理论的故障估计方法，包括如下步骤：建立具有执行器和传感器故障的时变系统的动态模型；对各个传感器与其相邻的测量输出进行综合；对动态模型进行分布式故障估计；利用格林空间的线性估计理论获得节点上的故障估计器的存在性判别条件；若存在性条件成立，运用格林空间中的更新分析与投影定理，获得节点上的估计器参数矩阵；将估计器参数矩阵代入分布式故障估计公式，实现在传感器网络环境下对具有执行器和传感器故障的时变系统的分布式故障估计。本发明的方法可以有效处理传感器网络环境下各传感器节点之间的耦合问题，达到保守性小、估计精度高的目的。
【IPC分类】G05B19-418
【公开号】CN104714520
【申请号】CN201410848073
【发明人】沈波, 王子栋, 舒慧生, 董宏丽, 李楠, 胡军, 张似晶
【申请人】东华大学
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2014年12月29日