基于扩展滤波器的非线性系统迭代学习故障诊断算法

针对一类存在执行器和传感器故障的非线性系统, 提出基于滤波器的故障重构方法. 为了使算法同时适用于状态和输出端, 通过由系统方程构造新状态方程对系统作扩展变换, 将原系统输出端非线性和故障转换到扩展系统的状态方程, 在此基础上设计故障诊断滤波器, 采用迭代学习调节算法更新虚拟故障使之逼近实际故障. 该算法可以检测和估计系统故障, 并且对不同类型故障具有一定的适应性. 在单关节机器人模型上进行仿真实验, 实验结果验证了所提出算法的可行性和有效性.