一种基于DM分解的闭环系统测点优化配置方法

摘要

本发明公开了一种基于DM分解的闭环系统测点优化配置方法，首先建立闭环系统的定量模型，给出变量与变量、故障与变量之间的解析关系；其次将得到的解析关系利用偶邻近矩阵表示；然后利用DM分解技术对偶邻近矩阵进行分解获得变量之间的约束关系；最后根据变量约束关系得到使故障集合具有可检测性的最优测点集合、使单个故障f_i具有最大可分离性的最优测点集合、使故障具有可分离性的最优测点集合。本发明保证在满足资源约束的情况下检测和分离尽可能多的故障，为卫星控制系统可诊断性设计提供依据。

主权项

一种基于DM分解的闭环系统测点优化配置方法，其特征在于步骤如下：(1)建立闭环系统的定量模型，给出变量与变量、故障与变量之间的解析关系，闭环系统定量模型采用如下形式表示：e₁：x₁＝g₁(x₁，x₂，…，x_n)+h₁(f₁，f₂，…，f_m)e₂：x₂＝g₂(x₁，x₂，…，x_n)+h₂(f₁，f₂，…，f_m)  .            .                  .  .            .                  .  .            .                  .e_k：x_k＝g_k(x₁，x₂，…，x_n)+h_k(f₁，f₂，…，f_m)其中e_i表示闭环系统定量模型中第i个等式，g_i(x₁，x₂，…，x_n)表示变量x₁，x₂，…，x_n与变量x_i之间的关系，h_i(f₁，f₂，…，f_m)表示故障f₁，f₂，…，f_m与变量x_i之间的关系，i＝(1，2，......k)，n为变量个数，m为故障个数；(2)将步骤(1)中得到的解析关系利用偶邻近矩阵表示，偶邻近矩阵的行为等式E＝{e₁，e₂，…，e_k}，列为变量X＝{x₁，x₂，…，x_n}，当变量x_i存在于等式e_j时，x_i∈X，e_j∈E，则偶邻近矩阵中的(e_j，x_i)为1，否则为0；(3)利用DM分解技术对步骤(2)得到的偶邻近矩阵进行分解获得变量之间的约束关系；(4)根据步骤(3)中变量约束关系得到使故障集合F＝{f₁，f₂，…，f_m}具有可检测性的最优测点集合、使单个故障f_i具有最大可分离性的最优测点集合，i∈(1，m)、使故障F＝{f₁，f₂，…，f_m}具有可分离性的最优测点集合；使故障集合F＝{f₁，f₂，…，f_m}具有可检测性的最优测点集合：无论直接故障还是间接故障，判断变量相关的故障集合是否涵盖所有考虑的故障，使任何一个覆盖所有故障的变量可测都可使故障具有可检测性；使单个故障f_i具有最大可分离性的最优测点集合：将故障f_i影响的等式从偶邻近矩阵中删除，建立剩余偶邻近矩阵中变量间的约束关系，将使剩余故障都具有可检测性的变量加入到测点集合中，将直接故障中包含f_i的变量加入到测点集合中；对于故障f_i影响的变量，若此变量除故障外入度为0，此变量即是使故障f_i具有最大可分离性的最优测点；使故障F＝{f₁，f₂，…，f_m}具有可分离性的最优测点集合：对于故障f_d，i，f_d，i∈F，f_d，i是变量x_i的直接故障，依据变量约束关系，判断受变量x_i影响的下一个变量x_i+1的直接故障f_d，i+1是否为0，如果不是，则添加x_i到可测集合S_I并将所有变量间接故障集合中的f_d，i删除，否则对x_i进行标识，依据变量约束关系继续分析受变量x_i影响的下一个变量，直到变量x_h的直接故障f_d，h不是0为止；对于故障f_d，i所有被标识的变量为：对剩余故障采用相同的步骤得到所有标识的变量；假定没有寻找到合适测点的故障有q个，对应的标识变量为：则在I(f_d，j)，j＝1，2，…q中寻找q个不重复的变量加入可测集合S_I即可得到使所有故障都具有可分离性的故障集合。