（1）早期检测灵敏度指故障检测系统对于“小”的故障信号的检测能力。一个检测系统的早期检测灵敏度越高，就表明了它能检测到的最小故障信号越小。

（2）故障检测及时性指当诊断对象发生了故障以后检测系统能在尽可能短的时间里检测到故障的能力。故障检测及时性越好，就表明从故障发生到故障被正确检测到之间时间的间隔越短。

（3）故障误报率与漏报率，误报率指系统没有发生故障但是却被错误地判断出现故障；漏报率则指系统出现故障却没有被检测出来。一个好的故障检测系统应当有尽可能低的误报率与漏报率。

1.3故障检测技术国内外发展概况

1.4基于模型的故障检测方法

基于模型的故障检测方法主要是利用了系统的输入、输出和系统状态空间模型产生残差 。这些方法大致可分为基于观测器的方法、奇异空间的方法以及频域方法等。下面简要介绍几种常见的基于模型的故障检测方法 。

（1）基于状态估计的方法

基于状态估计的方法也被称为基于状态观测器的方法，这类方法在实现系统故障检测时一般分为两步进行：

①设计被检测系统状态观测器，通过系统的实际输出与观测器的估计输出来形成残差；

②从残差中提取故障的特征参数，然后根据特征参数实现故障检测。

（2）等价空间的方法

等价空间的方法是利用了系统输入、输出的实际的测量值检验系统数学模型的等价性从而实现检测故障。等价空间的方法包括很多具体方法，其中主要有基于奇偶方程方法、基于约束优化等价方程的方法、基于具有方向的残差序列方法等。

（3）基于参数估计的方法 

参数估计的方法是故障检测的比较重要的一种方法。参数估计方法是直接基于系统辨识技术的，首先在论文[10]中被提出。

（4）鲁棒故障诊断的主要方法文献综述

由于建模误差、外界干扰和控制输入等一些因素都会影响故障检测系统性能，所以，如何使故障检测系统有好的鲁棒性，确保故障检测在各种因素的影响下仍然能够准确的检测故障，是基于模型的故障检测方法的一个非常关键的问题。

鲁棒残差的生成方法研究的主要问题和致力实现的目标是使残差对各种不确定的因素不敏感，而对故障敏感。基于模型的鲁棒故障检测 ,引起了许多专家学者的研究兴趣,并取得了大量的研究成果，对于线性系统，主要有基于未知输入观测器方法 、基于特征结构配置方法和优化性能方法等。下面简要介绍这三种方法 。

①基于未知输入观测器的方法：

这种方法将诸多不确定的因素看成系统的未知输入即扰动，虽然这种输入未知，但是它的分布矩阵我们认为可知。所以，可以利用未知输入观测器得到对未知输入解耦的状态估计，然后基于该状态估计形成的残差也对应的实现了对未知输入的解耦。

②基于特征结构配置方法：

该方法通过配置观测器的左特征值向量使之与干扰方向矩阵正交，这样，残差就对干扰具有了鲁棒性。此外，许多文献通过配置观测器的特征向量提出了不同的产生鲁棒残差的方法。

③优化性能方法：

  性能优化的方法已成为当前很热门的处理各种不确定性的鲁棒故障检测的方法，在处理控制系统的鲁棒问题上具有关键的作用。如通过频率域的最优化过程给出频率域最优化观测器的设计方法 ，提出了分解的方法来设计残差，还有通过分解系统的传递函数矩阵方法的频率域残差产生的方法 。来~自^优尔论+文.网www.youerw.com/