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专利号: 2019113894823
申请人: 山东科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于迭代学习观测器的故障诊断方法,其特征在于,所述故障诊断方法包括以下步骤:步骤一,定义一个二维模糊模型,其分别是对时间轴和批次轴的演化;

步骤二,建立经过轮询调度协议后输出的数学表达式;

步骤三,将轮询调度协议的输出与原系统的状态组成增广系统的状态;

步骤四,对增广系统建立迭代学习观测器进行故障、状态的估计;

步骤一中,所述二维模糊模型为:

其中,k是迭代次数,g1,...,gj为前件变量,为模糊集合,Aci、Bci、Cc为系统矩阵,x(t,k)、u(t,k)、y(t,k)表示系统的状态、输入和输出,f(t,k)表示故障控制输入,w(t,k)表示噪声;

步骤二中,所述建立经过轮询调度协议后输出的数学表达式为:其中,φp=diag{δ(p‑1)I,δ(p‑2)I,…,δ(p‑N)I},δ(i‑j)为克罗内克函数,当i=j时,函数值取1,反之取0, 为经过轮询调度协议后的输出;

步骤三中,所述将轮询调度协议的输出与原系统的状态组成增广系统的状态为:其中,

步骤四中,所述对增广系统建立迭代学习观测器进行故障、状态的估计具体包括:其中, 分别是系统状态、故障、输出的估计值,输出误差Li为反馈增益矩阵,t是学习增益矩阵。

2.一种实施权利要求1所述基于迭代学习观测器的故障诊断方法的基于迭代学习观测器的故障诊断系统,其特征在于,所述基于迭代学习观测器的故障诊断系统包括:二维模糊模型定义模块,用于定义一个二维模糊模型,其分别是对时间轴和批次轴的演化;

输出模块,用于建立经过轮询调度协议后输出的数学表达式;

状态输出模块,用于将轮询调度协议的输出与原系统的状态组成增广系统的状态;

故障及状态估计模块,用于对增广系统建立迭代学习观测器进行故障、状态的估计。

3.一种实现权利要求1所述基于迭代学习观测器的故障诊断方法的信息数据处理终端。

4.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1所述的基于迭代学习观测器的故障诊断方法。