[发明专利]一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法

说明书

本发明公开了一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法，属于故障诊断领域。该方法包括根据无线传感器网络系统的状态向量，建立无线传感器网络系统的系统模型；根据系统模型确定观测向量，迭代确定k时刻的全对称多胞体；根据k时刻的全对称多胞体预测k+1时刻的估计全对称多胞体；获取k+1时刻的观测向量，根据k+1时刻的观测向量计算k+1时刻的无线传感器网络的一致状态集；检测k+1时刻的一致状态集和k+1时刻的估计全对称多胞体是否有交集；若检测到无交集确定在k+1时刻无线传感器网络系统出现故障；解决了无线传感器网络系统检测故障时实时性不高的问题；增加了检测方法的实用性，提高了故障检测的效率和准确率。

技术领域

本发明实施例涉及故障诊断领域，特别涉及一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法。

背景技术

无线传感器网络是一种无中心节点的全分布系统。通过随机投放的方式，众多传感器节点被部署于预定区域。被投放在预定区域内的传感器节点具有传感器、数据处理单元和通信模块，它们通过无线连接自组织地构成网络系统。如果无线传感器网络发生故障，可能会造成严重的损失，因此需要对无线传感器网络系统的故障进行实时、准确的检测。

一般可以利用集员估计方法对故障进行检测，集员估计方法利用包含系统模型、测量数据、干扰和噪声边界的状态可行集来描述系统的真实状态，而不是常规滤波计算得到的单个估计值。一般情况下，状态可行集是不规则的凸多面体，难以用数学模型来描述，因此需要寻找一个能够近似描述状态可行集的集合，比如椭球、区间、平行多面体、普通多面体等，然而，椭球、区间和平行多面体的精确度较低，保守性较大，普通多面体的维数会随着迭代次数的增加而增加，导致计算复杂度增加。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法。该技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于全对称多胞体滤波的故障检测方法，该方法包括：

根据无线传感器网络系统的状态向量，建立无线传感器网络系统的系统模型：

根据系统模型确定观测向量，根据观测向量迭代确定k时刻的全对称多胞体

根据k时刻的全对称多胞体预测k+1时刻的估计全对称多胞体

根据系统模型获取k+1时刻的观测向量，根据k+1时刻的观测向量计算k+1时刻的无线传感器网络的一致状态集S_k+1；

检测k+1时刻的一致状态集S_k+1和k+1时刻的估计全对称多胞体是否有交集；

若检测到k+1时刻的一致状态集S_k+1和k+1时刻的估计全对称多胞体的无交集，则确定在k+1时刻无线传感器网络系统出现故障；

其中，x_k表示k时刻的无线传感器网络系统的状态向量，x_k∈Rⁿ；y_k表示k时刻的无线传感器网络系统的观测向量，y_k∈R；A表示状态空间矩阵，c表示输出矩阵，F表示扰动作用矩阵，σ表示噪声作用矩阵；w_k表示状态扰动向量，w_k∈Rⁿ；v_k表示测量噪声向量，v_k∈R；为未知但有界的可加性故障信号；