基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断
陶松兵
柴毅
王一鸣
吴光伟
1.重庆大学 复杂系统安全与控制教育部重点实验室, 自动化学院, 重庆 4000302.重庆大学 复杂系统安全与控制教育部重点实验室, 自动化学院, 重庆 4000303.重庆大学 复杂系统安全与控制教育部重点实验室, 自动化学院, 重庆 4000304.重庆大学 复杂系统安全与控制教育部重点实验室, 自动化学院, 重庆 400030
摘要：在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障—噪声比(FNR)特性的微小故障诊断.
关键词：故障诊断微小故障Kullback-Leibler距离信号处理
资助基金：国家自然科学基金(61633005)国家自然科学基金(61374135)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 909-914 )
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