【故障诊断】基于动态系统的故障诊断与容错控制附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

在工业生产、航空航天、智能制造、能源电力等领域，动态系统（如航空发动机、数控机床、风力发电机组、化工反应装置）是核心运行载体。这类系统通常具有多变量耦合、非线性动态特性强、运行环境复杂等特点，在长期服役过程中，易因部件老化、传感器 / 执行器失效、外部干扰突变等因素引发故障。若故障未及时发现并处理，可能导致系统性能退化、停机停产，甚至引发安全事故（如飞机发动机故障导致的空难、电网故障引发的大面积停电）。

动态系统的 “故障诊断” 与 “容错控制” 是保障系统安全稳定运行的两大核心技术：故障诊断负责 “及时发现故障、定位故障位置、识别故障类型与严重程度”，是容错控制的前提；容错控制则在故障发生后，通过调整控制策略或系统结构，“维持系统核心功能、抑制故障影响扩散”，避免系统崩溃。本文将系统梳理动态系统故障的类型与特征，详细介绍主流故障诊断方法与容错控制策略，并结合工程实例说明两者的协同应用流程，为动态系统的可靠性设计与运维提供技术参考。

一、动态系统故障的类型与特征

动态系统的故障本质是 “系统组件或参数偏离正常运行状态，导致系统输出不符合预期”，需从故障发生的载体、影响范围、动态特性三个维度进行分类，明确不同故障的核心特征：

（一）按故障发生载体分类

1. 传感器故障：

• 类型：偏置故障（传感器输出值恒定偏移，如温度传感器始终比实际值高 5℃）、增益故障（传感器输出与实际值的比例系数异常，如压力传感器增益从 1.0 变为 0.8）、完全失效（传感器无输出或输出恒定值）；

• 特征：直接导致系统状态观测值失真，若基于错误观测值进行控制，会引发控制指令偏差，加剧系统波动；

• 典型场景：航空发动机的转速传感器故障、数控机床的位置传感器故障。

1. 执行器故障：

• 类型：卡死故障（执行器位置固定，无法响应控制指令，如阀门卡死在 50% 开度）、衰减故障（执行器输出能力下降，如电机输出力矩仅为额定值的 60%）、延迟故障（执行器响应滞后时间延长，如液压执行器滞后从 0.1s 增至 1s）；

• 特征：控制指令无法有效执行，系统无法按预期调整状态，易导致动态性能恶化（如超调量增大、调节时间延长）；

• 典型场景：无人机的舵机故障、化工装置的流量调节阀故障。

1. 组件 / 子系统故障：

• 类型：结构故障（如齿轮磨损、轴承剥落）、功能故障（如电池容量衰减、电路板短路）、性能退化（如发动机效率下降、换热器传热系数降低）；

• 特征：故障影响具有传导性，单个组件故障可能引发子系统甚至整个系统的性能崩溃，且故障演化过程通常具有非线性、时变性；

• 典型场景：风力发电机的叶片裂纹故障、汽车的变速箱齿轮故障。

（二）按故障影响范围分类

1. 局部故障：仅影响系统的某个局部环节，对整体功能影响较小，如某温度传感器故障仅导致局部温度监测失真，不影响系统核心控制回路；

1. 全局故障：故障影响扩散至整个系统，导致核心功能无法正常实现，如航空发动机的压气机故障会导致推力急剧下降，影响飞机飞行姿态控制。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% System Parameters

A = [0.5  1

     0   -0.5];

B = [1 0

     0 1];

E = [1  1/2]';

C = [1 -1

     0  1];

F = E;

L = [0.25 0.25

     0   -0.75];    

%% Interval Observer Parameters

[S, R] = eig(A - L *C);

%% Kalman Filter Parameters

%% Initialize State Space Model

%Input

u1 = 2 + sin(2*pi*t);

u2 = 2 + cos(2*pi*t);

u1_l = min(u1);

u1_u = max(u1);

u2_l = min(u2);

🔗 参考文献

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