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申请/专利权人：南京工业大学

摘要：本发明涉及周期性系统故障估技术领域，解决了传统基于迭代学习的故障估计方法依赖于系统具有固定运行周期局限性的技术问题，尤其涉及一种基于改进PD型迭代平均算子的非线性系统故障估计方法，该方法包括以下步骤：基于系统参数以及满足条件构建非线性离散时间系统的数学模型；对非线性离散时间系统的运行周期随机变化利用递归高斯分布进行刻画，对每个可能出现周期的概率进行分析确定非线性离散时间系统的整体运行时间概率。本发明能够改善迭代学习中需要固定运行周期的局限性，并利用PD型迭代学习估计器增强系统的鲁棒性，减少故障估计的偏差上界，提高故障估计误差的收敛速度。

主权项：1.一种基于改进PD型迭代平均算子的非线性系统故障估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、基于系统参数以及满足条件构建非线性离散时间系统的数学模型；S2、对非线性离散时间系统的运行周期随机变化利用递归高斯分布进行刻画，对每个可能出现周期的概率进行分析确定非线性离散时间系统的整体运行时间概率；S3、基于非线性离散时间系统模型设计相应的故障估计器，并对执行器故障进行在线估计得到故障估计误差，具体过程包括以下步骤：S31、设置改进PD型迭代平均算子为： ；上式中，，分别是迭代索引与每次迭代的时间索引；表示非线性离散时间系统的输入；表示非线性离散时间系统发生的故障；S32、设计非线性离散时间系统的迭代学习故障观测器，如下： ；其中，、分别表示状态估计值和输出估计值；是虚拟故障，是对故障的估计值；为待设计的故障观测器增益矩阵；、与是具有相应维度的非线性系统矩阵；为非线性离散时间系统的状态；是对非线性离散时间系统的非线性向量函数的估计值；S33、根据非线性离散时间系统与故障观测器之间的偏差重新定义迭代学习故障观测器的输出估计误差，输出估计误差重新定义为： ；上式中，t为运行时间；和分别为第一子区间和第二子区间，如果非线性离散时间系统的运行时间能够达到理想的运行时间，则有；S34、基于输出估计误差设计相应的改进PD型迭代平均算子的故障估计器，如下： ；上式中，均为故障估计器的增益矩阵，满足，；为非线性离散时间系统的最大运行周期；是第j次迭代时间为t的重新定义的输出误差；为对第k实际次故障与虚拟故障之间偏差进行改进PD型迭代平均算子；S35、通过故障估计器对执行器故障进行在线估计得到故障估计误差；S4、通过范数理论与递归分析方法计算故障估计误差的上界；S5、根据故障估计误差的上界设计故障观测器的增益矩阵，故障估计器的增益矩阵以及范数；S6、带入增益矩阵、以及范数得到最终用以对非线性系统进行故障估计的故障估计器。

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