新建文件夹.zip_alikeq2h_执行器故障_扰动估计_故障估计_鲁棒故障估计

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5星 · 超过95%的资源 6 浏览量 2022-07-15 21:32:42 上传评论 1 收藏 2KB ZIP 举报

在IT行业中，尤其是在自动化控制、航空航天、电力系统等领域，执行器故障诊断与处理是一项至关重要的任务。"新建文件夹.zip_alikeq2h_执行器故障_扰动估计_故障估计_鲁棒故障估计"这一标题揭示了一系列相关知识点，主要涉及执行器的故障检测与鲁棒故障估计技术。执行器是控制系统中将控制器的信号转化为实际动作的关键部件，如电动机、液压泵等。执行器故障可能导致系统性能下降，甚至引发严重事故。因此，对执行器的健康状态进行实时监控和准确故障诊断是保障系统稳定运行的基础。扰动估计是指在存在外部干扰的情况下，通过数学模型和信号处理技术，对这些不确定因素进行估算的过程。在实际应用中，系统往往受到各种未知扰动，如环境变化、机械振动、测量噪声等，扰动估计能帮助我们更好地理解和减小这些因素对系统性能的影响。故障估计则是针对系统中可能出现的故障进行预测和识别，通过分析系统的输出信号与预期行为之间的偏差，找出可能的故障源。在执行器故障诊断中，故障估计方法可以用来判断执行器是否出现异常，如性能衰退、失效或损坏。鲁棒故障估计则是在面对不确定性时保持系统性能稳定的故障估计策略。它考虑了系统模型的不精确性、参数的不确定性以及外部扰动，设计出对这些不确定因素具有强健性的故障诊断算法。鲁棒性意味着即使在面临各种复杂情况时，故障估计依然能够提供可靠的结论。在这个压缩包中，"新建文件夹"可能包含了相关的文档、代码、数据集或其他资源，用于研究和实现上述技术。可能包括执行器的模型建立、扰动估计的算法描述、故障估计的数学模型以及鲁棒控制策略的详细步骤。这些内容对于工程师和研究人员来说，是理解和应用执行器故障诊断及鲁棒故障估计技术的重要参考资料。这个压缩包内容涵盖了从执行器故障检测到鲁棒故障估计的整个流程，涉及的关键技术包括扰动建模、信号处理、故障模型构建和鲁棒控制理论。这些知识对于提升系统稳定性、增强故障防护能力以及确保关键设备的可靠运行具有重要意义。

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lubangguzhangguji.m 1KB

robust_observer_Walcott-Zak .m 2KB

%************************************************************************** %*** function : Walcott-Zak 鲁棒观测器 %************************************************************************** clear clc x=[0.5;0.8;-1]; %初始状态 x_e=[0.2;-0.3;0.5];%初始状态 A=[-2 -1 0; 0 -3 -1; 0 0 -4]; B=[0 0; 3 0; 0 5]; C=[-1 0 1; 0 1 0]; n=1; t=0; Dt=0.001; for i=1:5000 u=zeros(2,1); Dx=A*x+B*u+B*[2*sin(2*pi*t);2*cos(2*pi*t)];%非线性系统 x=x+Dx*Dt; %观测器设计 G=zeros(3,2); F=[0 6;5 0]; e=x_e-x; F*C*e if norm(F*C*e)~=0 v=-2*F*C*e/norm(F*C*e); else v=0; end Dx_e=A*x_e+B*u-G*(C*x_e-C*x)+B*v;%鲁棒观测器 x_e=x_e+Dx_e*Dt; x_store(:,n)=[x;x_e]; e_store(:,n)=e; v_store(:,n)=v; t=t+Dt; n=n+1; end figure(1) plot((1:n-1)*Dt,x_store(1,:),(1:n-1)*Dt,x_store(4,:)) legend('x1','x1 的估计值') xlabel('time/s') ylabel('x1') title('观测器x1') figure(2) plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x_store(5,:)) legend('x2','x2 的估计值') xlabel('time/s') ylabel('x2') title('观测器x2') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x_store(6,:)) legend('x3','x3 的估计值') xlabel('time/s') ylabel('x3') title('观测器x3') figure(4) plot((1:n-1)*Dt,e_store(1,:),(1:n-1)*Dt,e_store(2,:),(1:n-1)*Dt,e_store(3,:)) legend('e1','e2','e3') xlabel('time/s') ylabel('e') title('观测器误差e') figure(5) plot((1:n-1)*Dt,v_store(1,:),(1:n-1)*Dt,v_store(2,:)) legend('v1','v2') xlabel('time/s') ylabel('v') title('观测器输入v')