摘要：针对发生执行器故障的多智能体系统,论文提出一种新型分布式中间观测器的设计方法,可以同时估计系统的状态和故障.本文设计的观测器可以应用于严格正实条件和观测器匹配条件不满足的系统.针对多智能体系统的通讯拓扑是有向图和无向图的情况,分别获得估计误差系统稳定的条件.观测器的参数矩阵可以通过求解线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)计算.针对具有有向拓扑的多智能体系统,本文方法所需求解的LMI的维数,等于对单个智能体系统设计观测器所需求解的LMI的维数.这表明应用本文方法进行故障估计时,计算量不会随着系统中智能体数目的增加而增加.针对多智能体系统通讯拓扑是无向图的情况,利用Laplacian矩阵的对称性,可以得到保守性更小的结论.最后,仿真算例验证了本文方法的有效性.

摘要：漏磁检测技术是目前最有效、应用最广泛的管道无损检测技术之一。缺陷重构方法是漏磁检测的关键核心技术,直接决定检测精度。现有缺陷重构方法主要采用静态模型对缺陷尺寸进行重构,没有考虑内检测器采样时移动对信号的影响,且不能有效体现速度因素对缺陷重构的影响。基于匀速采样模型设计迭代反演方法,使模型更符合实际的采样过程,并在模型中考虑了速度产生的影响;通过空间映射方法,将匀速采样产生的多个有限元模型转化为用磁偶极子模型为基础表示的解析模型,解决了匀速采样模型难以设计迭代方法的问题;通过设计基于正则化方法的迭代策略,给出了缺陷重构的算法。最后通过实验数据验证了算法的有效性。

摘要：在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需求。本文提出基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演算法,显著提高漏磁缺陷反演精度。该方法主要由两部分组成,首先,利用提出的加权随机森林算法分别实现单轴信号的缺陷反演;其次,通过本文设计的模糊推理系统实现三轴反演结果决策融合,进而得到精确的缺陷估计尺寸。最后,通过仿真数据与实际管道数据实现该方法的评估。实验结果表明,该方法缺陷反演的长度精度提升23%,宽度精度提升13%,深度精度提升14.7%,具有较好的实验效果。

摘要：针对传统的基于压力信号的管道泄漏检测方法误报率和漏报率偏高,同时定位误差较大的缺点,设计了一种基于Markov特征的管道泄漏检测与定位方法。首先,将管道压力数据构造为Markov链的形式,并提取其动态特征;然后,将所提取的特征应用于Neyman-Pearson异常检测方法之中,检测全部压力数据样本的状态,并对检测到的异常样本进行同源信号匹配,修正检测结果;最后,将相似性定位方法与连续小波定位方法结合,确定管道首末两端响应压力变化的时间差,并根据管道长度和压力波传输速度等信息,对泄漏源定位。所提方法能应用于小泄漏和缓慢泄漏的检测与定位,易于实现,误报率与漏报率显著降低,定位精度提高。通过对历史数据的分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行状态分析常以广泛化信息技术应用提供的数据为支撑,然而传感器故障、网络通信中断等信息异常导致的数据缺失会直接影响数据质量.在考虑数据缺失的情况下,本文提出了一种基于关联信息对抗学习的综合能源系统运行状态分析方法.首先构建深度生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)对数据缺失部分进行可靠性补偿.在设计生成器结构过程中,通过引入系统拓扑邻接矩阵对生成器输入数据进行优化排序,进而在训练过程中采用设计的多属性融合生成器损失函数,促使生成器进一步得到高精度补偿数据.接着将判别器提取的不同时刻完整能源数据的特征作为基础,采用浅层特征分布及深层特征信息差异值融合判断,从而实现系统运行状态分析.最后对不同数据缺失补偿及不同类型节点改变情况进行仿真,验证了本文所提方法的可行性与有效性.

摘要：针对混沌系统故障容错同步问题进行研究,设计基于动态事件触发的同步控制器以实现混沌系统的故障容错同步.首先,针对系统中存在的故障环节构造故障容错的系统模型,在此基础上采用输入-状态稳定性(ISS)的方法,将控制器求解问题转化为求解所对应故障容错系统的稳定性问题;然后,通过构造Lyapunov函数给出混沌系统故障容错同步的充分条件,通过引入动态变量,使得所设计的触发条件可以根据系统的运行状态进行动态调整,在实现系统故障容错同步的同时,最大程度地降低网络的占用率;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.

摘要：超声内检测是油气管道缺陷的主要检测方式之一,目前超声内检测在工业小样本的情况下存在缺陷识别边界定位不准的问题。本文提出了一种基于多维度选择性搜索的小样本缺陷识别方法,该方法首先对超声回波进行特征提取,其中包含使用基于孤立森林的回波特征点提取,和基于自然断点法的特征点聚类;其次提出了风险相似性度量方法,并使用梯度提升树建立波形特征和风险程度的回归模型;然后将多维度缺陷相似性信息融合在选择性搜索算法中,实现小样本缺陷识别;最后使用异常分数等区域风险度量指标实现缺陷边界的精准定位。实验结果表明,本文设计的基于多维度选择性搜索的小样本缺陷识别方法的查全率和查准率分别高达95.08%和85.46%,能有效解决超声信号缺陷识别边界定位不准的问题。

摘要：针对无向拓扑结构下线性多智能体系统,研究执行器故障的检测问题。通过设计一系列维数扩展的虚拟系统,给出一种基于中间变量观测器的执行器故障诊断方法,克服了现有观测器所需的匹配条件,利用合适的中间变量矩阵,可同时估计系统的状态信息和故障信息。通过智能体状态之间的残差信息,不仅可以检测智能体发生故障,还可以检测相邻智能体故障信息。基于Lyapunov稳定性理论,证明了系统估计误差最终有界。仿真结果验证了所提出设计方法的有效性。

摘要：漏磁内检测是长输管道主要检测方式。目前漏磁内检测数据分析中的缺陷检测方法环境适应性差,需要大量样本为不同环境分别建立检测模型,难以满足实用需求。本文提出一种自监督的缺陷检测方法,可以在少量样本下建立精确缺陷检测模型,克服目前缺陷检测方法需要大量样本才能训练精确模型的问题,并且在不同环境下检测效果都有所提升,因此具有良好的适用性和迁移性。首先对漏磁内检测缺陷数据进行预处理,接着将缺陷数据自适应的可视化,然后利用视觉表示对比学习的简单框架(SIMCLR)对可视化后的缺陷进行训练获得预训练权重,最后采用深度学习完成对缺陷的识别与定位。试验研究表明,本文设计的自监督检测方法能够有效解决可标记数据少的问题,具有检测精度高,迁移性好,泛化能力强的特点。

摘要：随着光伏、风电等分布式可再生能源高比例接入微电网,其发电出力不确定性给微电网的安全稳定运行带来显著的压力。提出了一种基于广义风/光同构模型的扰动观测器。首先通过建立风机接口整流器状态方程与光伏接口Boost电路状态方程的类比模型,提出了单输入单输出的风/光同构等效模型,使风机和光伏可以达到广义模型一致性。其次,针对光伏、风机等分布式能源出力不确定所造成的状态变量部分未知问题,通过引入连续时间模型的扰动观测器对等效的广义Boost模型进行控制,在光照或风速变化时,可以实现迅速跟随变化,同时随着时间的推移,扰动观测器可以实现无差调节,从而达到消除扰动而带来的部分状态未知的目的。更进一步,利用电压-电流双扰动观测器可以获得稳定的风/光混合系统的输出电压、电流及功率,并且输出量迅速达到给定值。最后通过仿真验证了所提出方法的有效性和可靠性。