Синтез нелинейного наблюдателя для обнаружения динамических сбоев с применением спектральной H2-оптимизации
Аннотация
В представленном исследовании рассматривается задача синтеза наблюдателей - фильтров для обнаружения воздействия аддитивных динамических сбоев в системах с липшицевой нелинейной частью. За счет выбора параметров асимптотического наблюдателя-фильтра обеспечивается его невосприимчивость к внешнему возмущению, которое, может быть представлено как сумма нескольких гармоник с известной центральной частотой (например, морское волнение) и постоянного сигнала (например, ветра или морского течения). В основе предложенного метода лежит специальный спектральный подход в частотной области, использующий параметризацию множества передаточных функций замкнутой систем и обеспечивающий неединственность оптимального решения, а также модальный синтез. Также приводится условие асимптотической устойчивости нулевого положения равновесия динамики ошибки оценивания. Предложен новый метод аналитического синтеза адаптивного нелинейного наблюдателя для обнаружения динамических сбоев, эффективность которого продемонстрирована на практическом примере – движении морского судна в горизонтальной плоскости с постоянной скоростью под действием морского волнения. Для проведения имитационного моделирования динамики объекта используется среда MATLAB.
Литература
2. Chen J., Patton R.J. Robust model-based fault diagnosis for dynamic systems. The International Series on Asian Studies in Computer and Information Science. Vol. 3. Springer Science & Business Media; 1999. 356 p. https://doi.org/10.1002/rnc.615
3. Witczak M. Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Strategies for Non-Linear Systems: Analytical and Soft Computing Approaches. Lecture Notes in Electrical Engineering. Vol. 266. Springer Science & Business Media; 2013. 229 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-03014-2
4. Zanoli S.M., et al. Application of Fault Detection and Isolation Techniques on an Unmanned Surface Vehicle (USV). IFAC Proceedings Volumes. 2012;45(27):287-292. https://doi.org/10.3182/20120919-3-IT-2046.00049
5. Wang Y., Ma X., Qian P. Wind turbine fault detection and identification through PCA-based optimal variable selection. IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2018;9(4):1627-1635. https://doi.org/10.1109/TSTE.2018.2801625
6. Janssens O., et al. Convolutional neural network based fault detection for rotating machinery. Journal of Sound and Vibration. 2016;377:331-345. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2016.05.027
7. Zhang W., et al. A deep convolutional neural network with new training methods for bearing fault diagnosis under noisy environment and different working load. Mechanical Systems and Signal Processing. 2018;100:439-453. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.06.022
8. Isermann R. Process fault detection based on modeling and estimation methods – A survey. Automatica. 1984;20(4)387-404. https://doi.org/10.1016/0005-1098(84)90098-0
9. Mohanty R., Pradhan A.K. Protection of Smart DC Microgrid with Ring Configuration using Parameter Estimation Approach. IEEE Transactions on Smart Grid. 2018;9(6):6328-6337. https://doi.org/10.1109/TSG.2017.2708743
10. Wang Z., Shi P., Lim C.C. H−∕ H∞ fault detection observer in finite frequency domain for linear parameter-varying descriptor systems. Automatica. 2017;86:38-45. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2017.08.021
11. Chadli M., Abdo A., Ding S.X. H−/H∞ fault detection filter design for discrete-time Takagi-Sugeno fuzzy system. Automatica. 2013;49(7):1996-2005. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2013.03.014
12. Su X., et al. Fault detection filtering for nonlinear switched stochastic systems. IEEE Transactions on Automatic Control. 2016;61(5):1310-1315. https://doi.org/10.1109/TAC.2015.2465091
13. Li H., et al. Fault-tolerant control of Markovian jump stochastic systems via the augmented sliding mode observer approach. Automatica. 2014;50(7):1825-1834. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2014.04.006
14. Wu L., Yao X., Zheng W.X. Generalized H2 fault detection for two-dimensional Markovian jump systems. Automatica. 2012;48(8):1741-1750. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2012.05.024
15. Patel R.V., Toda M. Quantitative measures of robustness for multivariable systems. Joint Automatic Control Conference. 1980;17:35. https://doi.org/10.1109/JACC.1980.4232116
16. Aliev F.A., Larin V. B. Parametrization of sets of stabilizing controllers in mechanical systems. International Applied Mechanics. 2008;44(6):599. https://doi.org/10.1007/s10778-008-0085-3
17. Veremey E.I. Efficient Spectral Approach to SISO Problems of H2-Optimal Synthesis. Applied Mathematical Sciences. 2015;9(79):3897-3909. https://doi.org/10.12988/ams.2015.54335
18. Veremey E.I. H2-Optimal Synthesis Problem with Nonunique Solution. Applied Mathematical Sciences. 2016;10(38):1891-1905. https://doi.org/10.12988/ams.2016.63120
19. Veremey E.I. Dynamical correction of control laws for marine ships’ accurate steering. Journal of Marine Science and Application. 2014;13(2):127-133. https://doi.org/10.1007/s11804-014-1250-1
20. Thau F.E. Observing the state of non-linear dynamic systems. International journal of control. 1973;17(3):471-479. https://doi.org/10.1080/00207177308932395
21. Veremey E., Sotnikova M. Spectral Approach to H∞-Optimal SISO Synthesis Problem. WSEASTrans. Syst. Control. 2014;9(43):415-424. https://doi.org/10.12988/ams.2015.54335
22. Veremey E. Irregular H∞-optimization of control laws for marine autopilots. In: 2017 Constructive Nonsmooth Analysis and Related Topics (dedicated to the memory of V.F. Demyanov) (CNSA). St. Petersburg, Russia: IEEE Press; 2017. p. 1-4. https://doi.org/10.1109/CNSA.2017.7974028
23. Veremey E.I., Knyazkin Y.V. Spectral H2 fault estimation observer design based on allocation of the correction effect. Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2017;95(12):2776-2782. Available at: http://www.jatit.org/volumes/Vol95No12/18Vol95No12.pdf (accessed 12.09.2023).
24. Veremey E.I., Knyazkin Y.V. Spectral H2 optimal correction of additive fault estimation observer. ITM Web of Conferences. 2016;6:01005. https://doi.org/10.1051/itmconf/20160601005
25. Veremey E., Knyazkin Y. Spectral MIMO H∞-Optimization Problem. In: Sukhomlin V., Zubareva E. (eds) Convergent Cognitive Information Technologies. Convergent 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1140. Cham: Springer; 2020. p. 119-131. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37436-5_10
26. Veremey E.I., Knyazkin Y.V. Marine Ships’ Control Fault Detection Based on Discrete H2-Optimization. WIT Transactions on The Built Environment. 2019;187:73-82. https://doi.org/10.2495/MT190081
27. Knyazkin Y. Spectral Design of H2 Optimal Fault Detection Observer Based on Modal Synthesis. In: Smirnov N., Golovkina A. (eds.) Stability and Control Processes. SCP 2020. Lecture Notes in Control and Information Sciences. Proceedings. Cham: Springer; 2022. p. 341-349. https://doi.org/10.1007/978-3-030-87966-2_38
28. Raghavan S., Hedrick J.K. Observer design for a class of nonlinear systems. International Journal of Control. 1994;59(2):515-528. https://doi.org/10.1080/00207179408923090
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
