在现代工业过程中，元器件的失效或人员操作不当常常导致执行器与传感器故障，这会引起系统性能的下降，甚至发生严重的事故，因此提高系统的可靠性与安全性对于控制系统有着重要的意义。另一方面，由于实际工程系统的结构越来越复杂，很多系统呈现切换与多模态特性，对这类系统的研究在近些年逐步成为了研究热点。

近日，公司教师陈力恒等在控制领域国际著名期刊Automatica（JCR 1区，IF= 6.355）发表新文章“Fault reconstruction for Markovian jump systems with iterative adaptive observer” (105,254–263,2019)，针对一类马尔可夫随机切换系统，提出了一种基于迭代自适应观测器的故障重构方法。据悉，该方法通过迭代自适应率的设计实现对执行器与传感器故障的同时估计，并保证了误差系统的稳定性。

故障估计结果

文中指出，通过对观测器迭代过程的整合处理，可以有效提高观测器对于故障的跟踪效果，同时消除外界扰动对于误差收敛性的影响，并在线性矩阵不等式框架下，给出了误差系统稳定性的函数表达式。

论文链接： https://doi.org/10.1016/j.automatica.2019.03.008