Para abordar a questão de anomalias de saída que ocorrem frequentemente em sensores de posição de motores síncronos de ímã permanente em sistemas de atuação eletromecânica que operam em ambientes adversos e podem levar à degradação do desempenho do sistema ou interrupções operacionais, este artigo propõe um método integrado para diagnóstico de falhas e controle tolerante a falhas baseado no Filtro de Kalman de Cubatura (CKF). Essa abordagem combina efetivamente a reconstrução de estado, diagnóstico de falhas e funções de controle tolerante a falhas. Emprega um observador CKF que utiliza sequências de inovação e resíduos para alcançar a reconstrução de alta precisão da posição e velocidade do rotor, com a convergência assegurada através da análise de estabilidade de Lyapunov. Além disso, um mecanismo de diagnóstico que utiliza limiares de dupla-variável para resíduos de posição e duração anormal é introduzido, facilitando a identificação precisa de vários modos de falha, incluindo desconexão de sinal, travamento, deriva, desconexão intermitente e suas falhas complexas acopladas, enquanto aciona autonomamente estratégias tolerantes a falhas. Resultados de simulação indicam que o método proposto mantém excelente precisão na reconstrução de estado e tolerância a falhas sob distúrbios como perturbações de parâmetros, mudanças súbitas de carga e interferência de ruído, melhorando significativamente a confiabilidade operacional e robustez do sistema em condições desafiadoras.
Chen et al. (Wed,) estudaram essa questão.
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