- 文献综述（或调研报告）：
目前故障检测和隔离的方法主要分为两大类，即基于模型的故障检测和基于信号处理的故障检测；前者主要侧重于模型本身对故障的敏感性以及针对故障检测的模型设计，后者则侧重于对于编队过程中的信号信息与期望值对比，判断在某个时间点是否发生了故障。下面将介绍在故障检测方面的一些经典算法。
基于分布式控制器-观测器模式的网络化机器人编队，文献[2]中提出了一种分布式故障检测与隔离策略。该策略与其它传统方法相比较为独特的是无论编队中的个体是直接相邻还是间接相邻，都可以使编队中的每个个体检测和隔离其他个体发生的故障。而且通过一个局部观测器，使得每个个体都可以对整个编队状态进行估计，并且利用这种估计来计算其局部控制输入，从而实现全局任务。对于故障的检测，局部观测器利用其估计数值与期望数值做差计算残差，与给定的阈值作比较，从而达到检测和隔离编队中任一个体上发生的执行器故障的目的。本文中还考虑到初始观测器估计误差和影响状态测量和模型动力学的噪声项的情况，并基于残差向量的动力学模型推导自适应阈值；本文虽然使用了闭环观测器，系统本身仍然是开环的，这也是这种方法的一个重要限制。文献[9]则研究了多智能体网络在执行器或传感器故障时的故障检测问题。通过构造基于一致性的估计量和相关残差，提出了一种分布式结构。利用李雅普诺夫函数法和Riccati方程，导出了新估计量的渐近稳定条件，并确定了时变残差阈值。这篇文章特别给出了一种针对监测器故障的故障检测和隔离方案，但也是针对于开环系统的策略，没有考虑到反馈输入的情形。文献[4]针对多智能体系统的分布式故障检测问题，提出了一种基于阶数未知输入观测器的故障检测方法。通过构造降阶未知输入观测器，检测出其邻域（可直接信息交互的个体）的故障。在观测器设计过程中，只使用相邻个体的观测输出。文献[4]中考虑了两种情况，对于满足观测器匹配条件的情形，完全消除了未知输入对残差的影响，如果不满足条件时，去除了未知输入间隔的影响，减弱了未知输入对其他部分的影响，与大多数其他方法相比，所有观测器的观测误差影响都被大大减小。该文献的特点在于对于观测噪声的处理，在较强的条件下，减弱了观测噪声对故障检测阈值的影响，最终阈值的确定仅由故障项和系统不确定项决定，即仅由两个一阶项决定，可以大幅度提升故障检测的准确度。对于高阶系统，文献[12]研究了二阶线性时不变系统网络中未知输入观测器的存在性。研究了两类具有较大实用意义的分布式控制系统。对于这些系统，可以构造一组输入观测器，并用它们来检测和隔离网络中的故障。通过对系统结构的开发，该方法为网络化系统的设计提供了进一步的思路和方法。提供了有关可用测量和故障的不可行性结果，以及从网络中隔离故障的策略。对于多机器人系统，文中给出了一个针对二阶开环系统的故障检测和隔离方法。本文利用了一组开环观测器，及仅对自身实时状态进行观测，与前面介绍到的文献相比未能最大限度利用局部信息；这篇文章的特点在于系统结构的重新构造，为网络化系统的设计提供了非常独特的方法。文献[7]讨论了线性矩阵不等式区域中鲁棒极点配置的分析与综合技术，线性矩阵不等式区域是一类包含实用稳定区域的复平面凸区域。本文重点研究对象为状态矩阵上具有静态不确定性的线性系统。对于这类不确定系统，将二次稳定的概念和相关的鲁棒性分析检验推广到任意线性矩阵不等式区域。因为所得到的鲁棒极点涉及求解线性矩阵不等式线性矩阵不等式，并涵盖非结构化和参数不确定性，所得到的鲁棒极点聚类测试都是数值可处理的。然后将这些分析结果应用到动态输出反馈控制器的综合中，该控制器能够在给定的线性矩阵不等式区域内可靠地分配闭环极点。这个问题又可以通过线性矩阵不等式优化来解决。此外，鲁棒的极点配置可以与其他控制目标相结合，以获取现实的设计规范集。文献[13]中考虑了在不满足观测器匹配条件时基于观测器的故障检测与隔离设计问题。基于相对度概念，构造了满足观测器匹配条件的辅助输出向量。由于辅助输出向量包含未知信息，因而使用高阶高增益滑模观测器来精确估计辅助输出以及它们在有限时间内的导数，开发了一种自适应鲁棒全阶观测器作为执行器故障检测观测器。针对执行器故障隔离，提出了一种降阶观测器来估计执行器故障时的系统状态，并提出了一种执行器故障重构方法以达到故障隔离的目的。文献 [5]主要针对网络化系统在故障诊断体系结构的发展中的一些问题。提出了一种适用于大型互联系统的分布式网络故障检测方法。为了减少测量噪声和时间延迟对故障检测性能的影响，将同步方法与滤波方法相结合。该策略可以监测异步和延迟测量可用的多速率系统。这是通过开发基于模型的再同步算法和分布式故障检测单元的延迟补偿策略的虚拟传感器方案来实现的。监控体系结构利用具有学习能力的自适应近似器来处理互连动态中的不确定性。为了提高多个子系统共享变量时的故障检测能力，提出了一种权值随时间变化的一致估计方法。此外，还设计了时变阈值函数来防止误报。推导了故障检测的解析充分条件。文献[11]研究了线性代理网络中事件触发同时故障检测与共识控制问题的设计与开发。每个代理都配备了一个分布式控制单元，该单元使用来自相关测量传感器和数据传输的信息。假设只要满足特定的事件条件，数据就从代理传输到其邻居。该方法的有点为，每个代理不仅可以检测到自身的故障，而且可以检测到相邻代理中发生的故障，同时所有代理都可以跟踪参考模型的输出。根据扩展线性矩阵不等式的充分条件，设计了模块的参数。结果表明，通过使用事件触发数据传输，可以减少代理向其邻居传输的数据量和执行器更新。文献[10]研究了具有执行器和通信链路故障的欧拉-拉格朗日网络系统的分布式容错控制问题。针对网络化不确定拉格朗日系统，提出了一种自适应容错协同控制方案，该方案以根节点为主动目标的生成树为拓扑结构，实现了网络化不确定拉格朗日系统的协调跟踪控制。该算法能够同时补偿执行器偏压故障、部分失效驱动故障、通信链路故障、模型不确定性和外部干扰。控制方案不采用任何故障检测和隔离机制在线检测、分离和识别执行机构故障，大大减少了在线计算，加快了控制器的响应速度。从而达到了更高的运算效率下可以完成对更复杂的网络系统进行鲁棒性较强的编队和故障检测和隔离。文献[6]综述了配电系统断电后故障检测、隔离和服务恢复的概念和最新进展。首先讨论了外国直接投资的基本原理，然后研究了外国直接投资问题的不同领域。并将报告的方法与当前实践的讨论进行了比较和关联。然后讨论了实现配电网自我修复的一些经常被引用的相关技术、环境和经济挑战。该综述最后指出了未来研究的需要和方向。从大体上将故障检测领域的工作做了系统的总结。文献[8]着眼于闭环环境下动态系统中的故障诊断问题。介绍了目前闭环系统故障诊断的研究意义, 特别关注了开闭环故障诊断的不同, 并概述了现有的闭环系统故障诊断方法。通过仿真实验比较了典型开环系统和闭环系统中故障诊断的不同性能。探讨了闭环系统故障诊断研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向。与其余文献不同，本文献针对的系统本身为闭环系统，但是由于闭环系统本身的控制方式为反馈控制，因而对系统本身拓扑结构的连通性有比较高的要求。文献[14]研究了线性连续时间多智能体系统的同时故障检测与控制问题。提出了一个混合公式，该公式使用了仅接受相对输出测量的分布式检测滤波器，使得所有代理都会达成一个共同的参考，同时代理彼此协作以检测团队中的故障发生。实际上，每个代理不仅可以检测到自己的故障，而且还可以检测到邻居的故障。结果表明，通过分解方法，有效地降低了求解问题的计算复杂度。利用扩展线性矩阵不等式通过引入附加的矩阵变量来消除李雅普诺夫矩阵与系统矩阵的耦合，从而降低了结果的局限性。文献 [3]同时讨论了局部非线性模型、外部干扰、传感器和执行器故障的模糊系统的故障估计和容错控制问题。同时设计了干扰观测器和有限元观测器。与现有结果相比，该观测器具有更广泛的应用范围。利用估计信息，设计了无速度模糊动态输出反馈容错控制器。该控制器可用于具有不可测量局部非线性模型、输入偏差不匹配以及传感器故障和干扰影响测量输出的模糊系统。文献 [1]在有向通信拓扑下，利用线性矩阵不等式研究了一种基于自适应观测器的分布式故障估计观测器。首先，针对每个代理，基于其相对输出估计误差构造相应的故障估计观测器。通过定义全局误差向量，得到了整个系统误差。针对多智能体系统，提出了一种基于自适应技术的直接通信拓扑设计方法。文献 [15]提出了一种基于输出估计的分布式故障检测与隔离策略，仅利用相关信息处理一类线性多智能体系统的附加型故障。首先，通过一系列的模型变换，建立了一种新的故障检测模型，通过求解线性系统方程来估计相邻系统的名义输出。在此基础上，设计并验证了基于该模型的分布式策略的有效性。提出了一种新的事件触发通信框架，以提高故障检测结果的可靠性。
参考文献:
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[5] Boem, F., Ferrari, R. M., Keliris, C., Parisini, T., amp; Polycarpou, M. M. (2017). A distributed networked approach for fault detection of large-scale systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 62(1), 18-33.
[6] Zidan, A., Khairalla, M., Abdrabou, A. M., Khalifa, T., Shaban, K., Abdrabou, A., amp; Gaouda, A. M. (2017). Fault Detection, Isolation, and Service Restoration in Distribution Systems: State-of-the-Art and Future Trends. IEEE Transactions on Smart Grid.
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