IEEETII一种基于分布式半共识的动态系统数据驱动故障检测方法
基于传感器网络收集的过程变量，开发了一种基于分布式半共识的数据驱动故障检测方案，以确保大规模动态过程的安全。为此，首先考虑传感器网络的通信拓扑，为动态系统开发了分布式数据驱动过程建模方案。然后，开发了一种基于分布式卡尔曼滤波器的故障检测方法，旨在实现每个传感器节点的最佳检测性能。具体来说，我们采用分布式迭代学习算法，利用平均一致性算法离线计算基于卡尔曼滤波器的残差生成器所需的参数矩阵。随后，我们对局部残差信号进行分布式融合，以实现在线最优故障检测。为了避免传统平均一致性方法的检测延迟，首次开发了这些半一致性算法，以确保及时检测潜在故障。最后给出了多相流设备过程的案例研究，以证明所提出的方法。
