1.一种基于凸空间滤波的工业系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：S1：确定工业系统的线性离散模型；

S2：根据S1确定的线性离散模型，获取工业系统的参数真值向量和k时刻的测量带信息；

S3：根据S2获取的工业系统的参数真值向量，确定包裹参数真值向量的初始化凸空间，将此初始化凸空间作为初始时刻k＝1的凸空间；

S4：k≠1时刻，根据系统k时刻的测量带信息与k‑1时刻的凸空间的交集判断有无发生故障；

若系统没有发生故障，则求取k时刻的凸空间和正交凸空间，所述正交凸空间为k‑1时刻的凸空间和k时刻的凸空间的交集；

若系统发生故障，则扩容k‑1时刻的正交凸空间，进而计算得到凸空间测试集；

根据凸空间测试集的状态隔离出系统的具体故障参数；

对具体故障参数进行扩容得到包裹故障真值向量的k时刻的正交凸空间，将k时刻的正交凸空间作为k时刻的凸空间，重复S4，完成故障辨识。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工业系统为浆距子系统时，所述S1包括：

获取浆距子系统的状态空间模型为：其中β和βa分别为桨距角和角速度大小， 和 分别为桨距角的一阶导数和角速度的一阶导数，βr为桨距的参考值，ζ和ωn分别为阻尼系数和浆距子系统的固有频率；

将式(1)的状态空间模型转化为二阶连续系统模型：其中y为输出，表示桨距角；u为输入，表示桨距的参考值，即y＝β，u＝βr，利用采样时刻Ts，将式(2)离散化为：A(z)y(k)＝B(z)u(k)+e(k)        (3)‑1 ‑2 ‑1 ‑2

其中A(z)和B(z)为z变换多项式，A(z)＝1+a1z +a2z ,B(z)＝b1z +b2z ；u(k)为k时刻系统输入数据，即桨距的参考值；则由式(3)获取浆距子系统的线性离散模型为：其中k表示时刻，k＝1,…,N， 为可观测的数据向量，表示浆距子系统中由桨距角历史值和桨距的参考值组成的信息向量， y(k)为k时刻系统输出数据，即当前时刻的桨距角，上标T表示向量的转置，θt为浆距子系统参数T

真值向量，θt＝[a1,a2,b1,b2]；e(k)为k时刻浆距子系统受到的噪声，|e(k)|≤δ(k)，δ(k)为浆距子系统在k时刻受到噪声绝对值的最大值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S2包括：T

由式(4)可知θt＝[a1,a2,b1,b2]为系统参数真值向量；

定义k时刻的测量带信息为S(pk,ck)；

其中，ck为k时刻测量带信息的中心点， pk为k时刻测量带信息的方向向量，θs为测量带信息估计的包裹参数真值的范围。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S3包括：根据参数真值向量，确定初始化凸空间 以包裹参数真值向量，令初始时刻k＝

1的凸空间 其中，凸空间定义为：其中，T为凸空间的生成矩阵，θc为凸空间的中心，θ为中间向量，‖·‖∞表示无穷范数，θ表示凸空间包裹范围内所有的参数可行集。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S4中，k≠1时，根据系统k时刻的测量带信息与k‑1时刻的凸空间的交集判断有无发生故障，若交集为空，系统发生故障，即标量 或者 若交集不为空，系统没有发生故障，即标量 且

其中，p0，c0为中间变量，p0＝pk，c0＝ck，θc,k‑1为k‑1时刻凸空间的中心，tk‑1,h为k‑1时刻凸空间生成矩阵的第h列，h为整数，h＝1,...,n。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S4中，当k时刻的测量带信息与k‑1时刻的凸空间的交集不为空时，系统没有发生故障，即式(7)中的标量 且 则求取k时刻包裹参数真值向量的凸空间 和正交凸空间

由式(7)中的标量 和 求得中间变量 和 即得到缩减后的测量带信息 为缩减后的测量带信息的方向向量，为缩减后的测量带信息的中心：

引入中间变量 得到缩减后的凸空间 为缩减后的凸空间的生成矩阵， 为缩减后的凸空间的生成矩阵的第g列，g为整数，g＝

1,...,n； 为缩减后的凸空间的中心：则 可有以下公式获得

*

其中，i ， m为中间变量， 为中间凸空间，*

为中间凸空间生成矩阵T的第w列向量，w为整数，w＝1,...,n； 为中间凸空间的中心：由式(7)～(15)求出包裹参数真值向量的凸空间 后，利用以下式(16)～(20)可求出正交凸空间

定义n维凸空间生成矩阵的每一列为tj，其中j＝1,…,n，计算出n维凸空间的顶点Vl：n n

其中l为顶点的个数，l＝1,2,…,2，αl,j为中间变量，αl,j∈{‑1,1}；R表示n维实数集；

定义k‑1时刻n维凸空间的顶点矩阵为 凸空间有多少个顶点，顶点矩阵就有多少列，Vk‑1(p,l)表示k‑1时刻Vk‑1矩阵第l列的第p个元素，p为整数，p＝

1,…,n；

由式(16)求出k‑1时刻n维凸空间中每个参数的边界最大值 和边界最小值将k时刻与k‑1时刻的凸空间的参数边界最大值对比取最小，参数边界最小值对比取最大，得到

其中，v为整数，v＝1,…,n， 为中间变量；

由式(18)定义k时刻的正交凸空间为其中，

其中，θc,k为k时刻正交凸空间的中心，Tk为k时刻正交凸空间的生成矩阵，‖θ‖∞为中间变量；

当系统在无故障情况下，重复式(7)～(20)可求出每个时刻包裹真值向量的凸空间和单调收敛的正交凸空间。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S4中，若系统发生故障，则将k‑1时刻的正交凸空间 扩容获得n个正交凸空间测试集 其中i＝1,…,n；

其中

(1)当f≠i时，

(2)当f＝i时，

其中，f为整数，f＝1,...,n； 为第i个正交凸空间测试集里的第f个参数边界最大值， 为第i个正交凸空间测试集里的第f个参数边界最小值， 为正交凸空间第f个参数扩容的最大幅值；

给定时间长度L，在k时刻检测到发生故障后的L时刻内无新故障发生，获得测量带信息S(k),…,S(k+L)；利用式(7)～(15)将扩容得到的n个正交凸空间测试集分别与L个测量带信息计算获得k+L时的n个凸空间测试集 q为整数，q＝1,...,n。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据凸空间测试集的状态隔离出系统具体的故障参数，对具体故障参数进行扩容得到包裹故障真值向量的正交凸空间，完成故障识别，包括：

若 为空集，说明参数真值向量的第q个分量发生故障；

若 不为空集，说明参数真值向量的第q个分量没有发生故障；

当在k时刻隔离出系统的具体故障参数后，扩容k‑1时刻的正交凸空间，作为k时刻包裹故障真值向量的正交凸空间 即仅在故障参数方向上进行扩容，假设参数真值向量的第q个分量发生故障，包裹故障真值向量的正交凸空间为：其中

(1)当d＝q时，

(2)当d≠q时，

其中，d为整数，d＝1,...,n。 为正交凸空间里的第d个参数边界最大值，为正交凸空间里的第d个参数边界最小值； 为正交凸空间第d个参数扩容的最大幅值；

扩容后得到的正交凸空间 是包裹故障参数真值向量的，将正交凸空间作为当前时刻的凸空间，利用上式(7)～(15)求出包裹参数真值向量的凸空间以及式(16)～(20)求出正交凸空间，不断迭代至求出的正交凸空间在预定空间阈值范围内，完成故障识别。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法应用于浆距子系统的故障检测时，取ζ＝0.6，ωn＝11.11rad/s，采样时间Ts＝0.01s。

10.根据权利要求9所述的方法，所述工业系统包括：浆距子系统、直流电动机系统、弹簧阻尼系统。