利用MATLAB进行基于观察者的故障检测与诊断

该代码资源提供了一种基于观察者的故障检测与诊断（FDD）方案，适用于线性参数变化（LPV）系统。方案包含两种类型的观察者：

  • 降阶LPV观测器（LPV-RUIO）：用于执行器故障的检测、隔离和估计。
  • 全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）：用于传感器故障的检测、隔离和估计。

观察者的设计、收敛和稳定性条件基于线性矩阵不等式（LMI），确保了方案的可靠性。该方法的主要目标是为非线性系统提供一种基于新型模型的观察者技术进行故障检测和诊断。代码中包含两个典型化学工业过程的仿真结果，展示了该方法的实现和性能。

运行环境需求：

  • 处理器：i5-3337U CPU @ 2.7 GHz（双核）或更高
  • 内存：6 GB RAM 或更高
  • 软件：MATLAB R2016b 或更高版本

相关论文：

  • Emanuel Bernardi 和 Eduardo J. Adam. “基于观察者的工业过程故障检测和诊断策略”. 于：富兰克林学院学报 357（14 2020），第 9895-9922 页。ISSN：0016-0030。