基于滑模變結構觀測器的故障診斷研究綜述

摘要:該文介紹了現實環境中故障及診斷方法的基本分類，故障診斷的工作原理。其中基于觀測器的故障診斷算法被公認為較為成熟的故障方法之一，該文對基于滑模變結構觀測器的故障診斷算法的研究現狀進行了詳細的介紹。

關鍵詞:故障診斷;滑模觀測器;非線性系統

中圖分類號:TP273文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2010)05-1232-02

Survey of Fault Diagnosis Algorithm Based on Sliding Mode Observer

ZHANG Jian-xing， WANG Xi-bo， XU Mei-lin， TANG Xin

(Metro Group Co.， Ltd. of Shenzhen City， Shenzhen 518040， China)

Abstract: This article introduced the basic classification and principle of fault diagnosis in the realistic environment. The fault diagnosis algorithm based on observer is recognized one of maturer methods. This article introduced in detailed the present development in the fault diagnosis algorithm based on sliding mode observer.

Key words: fault diagnosis; sliding mode observer; nonlinear system

隨著計算機科學的進步，現代化的工程技術系統正朝著大規模、復雜化的方向發展，對控制精度和可靠性的要求也越來越高，傳統的線性系統綜合方法已難以滿足其控制要求。更準確地分析事物本質，滿足實際控制要求的綜合方法的探索與建立已成為工業控制中急待解決的問題.這類系統一旦發生事故，就可能造成人員和財產的巨大損失。因此，切實保障現代化復雜系統的可靠性與安全性，具有十分重要的意義。故障檢測與診斷技術(FDD:Fault Detection and Diagnosis)與容錯控制技術作為一種有效的方法，也越來越多的得到人們的重視。目前，它已成為國際自控界的熱點研究方向之一。

1 故障診斷的基本問題

1.1 故障分類

一般而言，動態系統中故障的發生部分、時間、發生形式呈現出多樣化。

按照發生部位的不同可分為:

1)元部件故障:指被控對象中的某些元部件甚至是子系統發生異常，使得整個系統不能正常完成即定的功能。

2)傳感器故障:指控制回路中用于檢測被測量的傳感器發生卡死、恒增益變化或恒偏差而不能準確獲取被測量信息，具體表現為對象變量的測量值與其實際值之間的差別。

3) 執行器故障:指控制回路中用于檢測被測量的傳感器發生卡死、恒增益變化或恒偏差而不能正確執行控制命令，具體表現為執行器的輸入命令和它的實際輸出之間的差別。

按照時間特性的不同可分為:

1)突變故障:指參數值突然出現很大偏差，事先不可監測和預測的故障。

2)緩變故障:又稱為軟件故障，指參數隨時間推移和環境的變化而緩慢變化的故障。

3)間隙故障:指由于老化、容差不足或接觸不良引起的時隱時現的故障。

按照發生形式的不同分為:

1)加性故障:指作用在系統上的未知輸入，在系統政黨運行時為零。它的出現會導致系統輸出發生獨立于已知輸入的改變。

2)乘性故障:指系統的某些參數的變化。它們能引起系統輸出的變化，這些變化同時也受已知輸入的影響。

1.2 故障診斷方法分類

故障診斷方法可以分為三大類[1]:基于解析模型的方法，基于定性模型知識的方法和基于過程歷史數據的方法。后兩類方法，例如有向圖、故障樹、專家系統、神經網絡及主元分析等，在近年來發展很快，但以控制理論為基礎的基于解析模型的方法仍然具有很重要的研究意義。基于系統動態數學模型的方法是通過將被診斷對象的可測信息和由模型表達的系統先驗信息進行比較，以產生殘差，并對殘差進行分析和處理而實現故障診斷的技術。該類方法發展最早也最為深入，它需要建立被診斷對象的精確數學模型，優點是充分利用了系統內部的深層知識，利于系統的故障診斷。其中以基于觀測器的狀態估計方法研究最為廣泛與成熟。

2 基于觀測器的故障診斷技術

2.1 觀測器的分類

觀測器的引入主要基于實現狀態反饋的需要。現代工業控制系統正快速的向精確化，智能化，綜合化發展。這就要求準確掌握系統的狀態過程。但是，狀態作為系統內部變量組，不可能全部直接測量，或測量受各種因素的限制。因此，伴隨著觀測器的發展，為各種精確控制算法的實現提供了可能。觀測器可按兩種方式進行分類。

從功能角度，可把觀測器分類為狀態觀測器和函數觀測器兩大類。狀態觀測器以重構被測系統狀態為目標，取重構狀態和被觀測狀態的漸近等價為等價指標。狀態觀測器的特點是，當時間趨向于無窮時即系統達到穩態時可使重構狀態完全等同于被觀測狀態。函數觀測器以重構被觀測系統狀態的函數如反饋線性函數為目標，將等價指標取為結構輸出和被觀測狀態函數的漸近等價。函數觀測器的特點是，當時間趨向于無窮時可使重構輸出完全等同于被觀測器狀態函數。函數觀測器的優點是在于維數上低于狀態觀測器，狀態觀測器優點是綜合方法較為簡單和成熟。

狀態觀測器按結構可分全維狀態觀測和降維狀態觀測器兩種基本類型。維數等于被觀測系統的狀態的觀測器稱為全維觀測器，維數小于被觀測系統的狀態的觀測器稱為降維觀測器。降維觀測器在結構上較全維觀測器為簡單，全維觀測器在抗噪聲影響上較降維觀測器要優越。

3 滑模變結構觀測器

3.1 滑模變結構理論概述

滑模變結構本質上是一類特殊的非線性控制。其非線性表現為控制的不連續性。這種控制策略與期貨控制的不同在于系統的“結構”并不固定，而是可以在動態過程中，根據系統當前的狀態(如偏差及其各階導數等)有目的地不斷變化，迫使系統按照預定的“滑動模態”的狀態軌跡運動，所以又常稱為變結構控制為滑動模態控制，即滑模變結構控制。由于滑動模態可以進行設計且與對象參數及擾動無關，這就使得變結構控制具有快速響應、對參數變化及擾動不靈敏、無需系統在線辨識、物理實現簡單等優點。該方法的缺點在于當狀態軌跡到達滑模面后，難于嚴格地沿著滑面向著平衡點滑動，而是在滑模面兩側來回穿越，從而產生顫動。

3.2 滑模變結構等值原理

在滑模控制中，當系統滿足滑模成立條件時，即s<0時，則滑模發生。當t→∞時，S與→∞。此為變結構一個特殊現象，稱為等值原理。

3.3 基于滑模變結構觀測器故障診斷的研究現狀

近年來，國內外對滑模變結構在故障診斷系統中應用已有一定的研究基礎，得到了相當的重視，此類相關方法相繼被提出。Sreedhar等對一類非線性系統，在所有狀態變量可測基礎上，提出了一種基于滑模觀測器的故障診斷方法[2]。而Hermans等提出的滑模故障診斷方法中，當系統工作正常時，滑模觀測器工作在滑動面上，其滑動殘差保持零均值:當發生故障時，系統失去抖動特性，滑動模態被破壞，通過比較其殘差和閥值即可得到故障信息[3]。Kok等提出了一種等效注入故障方法，可直接估算故障向量[4]。Edwards提出一種將傳感器故障等效為執行器故障的變換方法，并以直流電機為對象，給出了設計實例[5]。Floquet等提出了一種滑模擾動觀測器設計方法，通過對擾動和故障進行解耦，達到故障診斷目的[6]。Weitian等提出的方法中，對含未知輸入擾動的系統，利用滑模技術對輸出進行估計后進行故障診斷[7]。Yan等利用滑模觀測器對故障進行魯棒估計，并在此基礎上實現了故障重構[8]。Chen等提出在系統中同時采用滑模變結構觀測器和Luenberger觀測器的方法[9]，使得整個系統一方面對擾動有較強的魯棒性，另一方面又對緩變故障保持敏感，從而可實現故障的早期檢測。然而，由于采用的殘差生成的方法進行故障檢測與診斷，故障發生的早期，殘差的閾值較小且易受干擾的影響，容易導致故障的誤報或漏報。Tan等針對緩變形式的傳感器故障，提出了一種故障重構的方法[10]，首先將傳感器故障通過一個穩定矩陣等效為執行器故障，再根據滑模變結構的等值原理重構故障。故障重構技術不但可以檢測到故障的發生，還可以較好地估計出故障發生與發展的波形與幅值，即實現更為精確的故障診斷。但是在Tan的研究中只考慮了緩變故障的一階導數為零的理想情況，且未考慮系統中不確定的擾動。

4 結束語

故障診斷技術是隨著現代科學技術的發展而發展起來的一個新的領域，是系統安全性、可靠性的重要保障技術，直接關系到社會效益和經濟效益。本文詳細介紹了故障和故障診斷方法的分類，重點闡述了滑模變結構觀測器的原理及其在故障診斷中的最新研究發展現狀。

參考文獻:

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[4] Kok Yew Ng，Chee Pin Tan，Edwards C，et al.New results in robust actuator fault reconstruction for linear uncertain systems using sliding mode observers[J].Int. Journal of Robust and Nonlinear Control，2007，17:1294-1319.

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[8] Xing Gang Yan，C Edwards.Nonlinear robust fault reconstruction and estimation using a sliding mode observer[J].Automatica，2007，43:1605-1614.

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[10] Chee Pin Tan，Edwards C.Sliding mode observers for detection and reconstruction of sensor faults[J].Autojmatica，2002，38:1815-1821.