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文献综述
随着社会经济的发展，传统的能源例如：煤炭、石油、天然气等已远远不能满足可持续发展的需求，因此，为促进人类发展，保护环境，开发新能源是势在必行的。
无论从技术方面还是经济方面和环境方面考虑，风能凭借其取之不尽用之不竭的优势，都是新能源开发的首选对象。
就国内而言，据全国 900余个气象台站实测资料作出的多年年平均风能密度分布图 ,首次完整细致地估算出各省及全国离地面 10m高度层上的风能资源储量 ,我国的风能资源总贮量为 32 2 6 10 11W ,实际可开发量为 2 5 3 10 11W。
从而从理论上进一步证实了我国风能资源具有巨大的开发潜力[1-8]。
对国外而言风能亦具有巨大的利用价值。
风能转换系统(Wind Energy Conversion System, WECS)的可靠性问题受到越来越广泛的关注，因为风力发电设备通常建在高山或远离海岸的偏远地方,气候变化不可预测,在这样高度恶劣、复杂的工作环境中,传感器、执行器故障发生频繁,再加上风机本身具有非线性、多变量、强耦合等特点,对系统控制将会更加复杂。
在实际风力发电机组系统中,引入故障诊断技术和容错控制可以在保证功率转换效率的同时,减少设备事故率,降低维修费用,成为保障现代风电机组可靠运行不可或缺的解决方案,具有较好的理论研究和工程应用价值。
作为提高系统可靠性的有效手段，容错控制成为WECS研究的一大热点[8]。
自20世纪70年代以来, 基于模型的故障诊断方法一直受到学术界与工程应用领域研究人员的高度重视, 利用现代控制理论, 基于被监控过程的数学模型, 研究出了各种故障诊断方法[9-11].基于解析模型的故障诊断方法利用系统精确的数学模型和可观测的输入输出量构造残差信号来反映系统期望行为与实际运行模式之间的不一致, 然后, 对残差信号进行分析, 实现故障诊断[12].基于解析模型的故障诊断方法通常采用观测器技术, 将观测器的输出值与系统实际输出值对比, 产生残差信号, 通过残差信号评估系统是否发生故障, 其核心在于观测器的设计.由于在建模过程中总要做一些近似化, 而且系统通常都存在一些未知的输入干扰, 再加上环境中各种噪声的影响, 都会直接影响到检测系统的性能指标, 特别是会导致误报和系统的灵敏度降低.为了解决这一问题, 自80年代末开始, 人们就把研究的重点放在了基于观测器的残差产生器的鲁棒性上, 并产生了一些理论的成果, 如未知输入的故障诊断鲁棒性设计。
