16、基于 zonotopic Kalman 滤波的故障诊断方法

基于 zonotopic Kalman 滤波的故障诊断方法

1. 传感器故障估计方法

1.1 方法概述

设计了两种基于约束 zonotopic Kalman 滤波器的传感器故障估计器，用于处理具有未知但有界噪声的约束系统中的加性传感器故障和乘性传感器故障。该故障估计方法使用约束 zonotopic Kalman 滤波器在正常状态下估计系统状态。通过检查系统输出的真实值是否在相应估计的 zonotopic 集的上下限内来检测故障。通过设计的基于约束 zonotopic Kalman 滤波器的故障估计器完成传感器故障估计。

1.2 方法验证

以锂电池中的数值模型和热模型的传感器故障估计为例，验证了该方法的有效性和可行性。仿真结果表明，该方法具有故障检测速度快和故障估计精度高的优点。此外，比较分析表明，与 ZKF - FE 算法相比，CZKF - FE 算法的保守性更低。

1.3 方法适用性

该故障估计方法还适用于其他具有未知但有界噪声的约束系统的传感器故障估计，并且可以进一步将约束故障估计方法扩展到具有其他故障类型的系统。

2. 带时滞的线性离散时间系统的最优 zonotopic Kalman 滤波器状态估计和故障诊断算法

2.1 问题描述与预备知识

考虑如下带时滞的线性离散不确定系统：
[
\begin{cases}
x(k + 1) = Ax(k)+Ahx(k - h)+Bu(k)+Dw(k)\
y(k) = Cx(k)+Fv(k)
\end{cases}
]
其中，(x(