中文摘要：

多自治无人设备构成的复杂网络系统通过协同控制自动完成个体设备无法企及的复杂任务。随着对系统可靠性要求越来越高，对系统实施有效的故障诊断就显得非常重要。由于受到复杂性环境的干扰，使得高度自治的设备常因传感器、执行器或其它元件失效而引起系统故障；加之，系统存在执行器冗余、故障之间严重耦合、大环境干扰、通信信道数据随机延时或无序丢包等现象，使得利用现有方法对这类复杂网络系统出现的故障进行有效检测与隔离变得十分困难。为此，本项目拟结合几何理论中的不变子空间理论和马尔科夫跳变系统理论，建立一套多自治网络系统中无人设备的故障检测与隔离方法。针对该类系统具有非独立故障特征、带有相关状态量测、通信信道非理想、网络拓扑结构时变和遭受大环境干扰等情况，开展故障检测与隔离问题的研究，提出相应切实有效的算法，给出严格理论证明和数值仿真，并进行软件集成、实例测试和算法评估。

结论摘要：

多自治无人设备构成的复杂网络系统通过协同控制能够自动完成个体设备无企及的复杂任务。随着对系统的可靠性要求的提高，对系统的故障检测和故障隔离做出更加准确的判断与执行的重要性愈发显著。本项目由复杂网络系统为研究背景，针对该类系统具有非独立故障特征、带有相关状态量测、通信信道非理想、网络拓扑结构时变和遭受大环境干扰等情况，开展故障检测与隔离问题的研究，并获得预期的科研成果。具体的研究内容及成果如下 1.为解决欠量测系统传感器故障检测与隔离问题，在对传感器故障进行合理建模的基础上，将传感器故障特征转换到系统状态模型中，提出一种残差产生器的设计方法并给出其参数求解方法。 2.基于几何理论中的不变子空间理论，通过空间投影运算，解决了过驱动系统执行器故障检测与隔离问题。提出一种过驱动系统执行器故障检测与隔离算法。 3.对量测不确定条件下多传感器量测数据的合理利用和有效融合问题进行进一步的探索和研究，提出一系列量测不确定下多传感器量测自适应数据融合以及滤波算法。 4.针对具有随机干扰的多速率采样系统，建立一种快速率故障检测方法，并进一步设计出能实时检测故障且能避免因果约束问题的快速率稳态残差产生器和残差评估方法。 5.主元分析固有的模式复合效应使得多尺度主元分析仍无法做故障模式辨识，且各尺度上和重构后数据分别建立主元分析模型的计算量非常大，为解决此问题，项目组经过深入研究，构造出一种多尺度指定元分析方法。 6.为解决多传感器故障检测与隔离问题，建立了包含卡死、增益时变和偏差时变等三种典型传感器故障的数学模型；并借助输出方程，将待检测的传感器故障这一难题转换到系统状态方程中进行处理。设计出既能检测出故障,又能将各个故障进行有效隔离的残差产生器,同时还给出了设计残差产生器过程中未知参数的求解方法。