[发明专利]一种基于最小保守性区间滤波的电机系统故障估计方法

权利要求书

1.一种基于最小保守性区间滤波的电机系统故障估计方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一：建立电机系统的离散模型；

步骤二：根据电机系统的离散模型，获得不含故障值的重构电机模型；

步骤三：设计最小保守性区间观测器，获取k时刻电机系统的观测器状态估计区间和观测器故障估计区间；

步骤四：根据k+1时刻电机实际运行情况下得到的输出数据和k时刻电机系统的观测器状态估计区间，设计故障的集逆收缩滤波问题；k+1时刻电机系统实际运行情况下得到的输出数据为由实际测量得到的电机角位置、电机转速、电枢电流组成的向量；

步骤五：求解故障集逆收缩滤波问题，获取k时刻电机系统的滤波故障估计区间；

所述步骤一建立的电机系统的离散模型为：

其中，表示k时刻电机系统的状态向量，k时刻电机系统的状态向量为真实的电机角位置、电机转速、电枢电流组成的向量；

表示k时刻电机系统的输入向量，所述k时刻电机系统的输入向量为k时刻施加在电机上的电压值；

表示k时刻电机系统的输出向量，k时刻电机系统的输出向量为分别由测量得到的电机角位置、电机转速、电枢电流组成的向量；

A表示状态空间矩阵，B表示输入矩阵，C表示输出矩阵，D表示过程噪声作用矩阵，E表示测量噪声作用矩阵，F表示故障作用矩阵；

w_k∈0,W表示k时刻电机系统的未知但有界的过程噪声向量，W表示过程噪声向量的界值；v_k∈0,V表示k时刻电机系统的未知但有界的测量噪声向量，V表示测量噪声向量的界值；表示k时刻电机系统的加性故障；

所述步骤二：根据电机系统的离散模型，获得不含故障值的重构电机模型包括：

根据式(2)得到k时刻电机系统的加性故障f_k的表达式：

f_k＝O_f(y_k+1-C(Ax_k+Bu_k+Dw_k)-Ev_k+1) (3)

其中，中间变量O_f＝((CF)^TCF)^-1(CF)^T；

将式(3)代入式(2)，得到不含故障值的重构电机模型为：

x_k+1＝Ax_k+Bu_k+Fy_k+1+Dw_k-FEv_k+1 (4)

其中，A＝A-FO_fCA，B＝B-FO_fCB，D＝D-FO_fCD，F＝FO_f。