Спектральная схема дискретного H2 оптимального наблюдателя обнаружения неисправностей

Аннотация

Статья посвящена проблеме построения аддитивного наблюдателя для обнаружения неисправностей для дискретных объектов LTI со скалярным измерением и внешним возмущением с известными спектральными характеристиками. Выбор параметров фильтра-наблюдателя должен обеспечивать его максимальную чувствительность к воздействию неисправностей и минимальную реакцию на сигнал внешнего возмущения. Эти возможности обеспечивает специальный фильтр, формирующий корректирующий сигнал. Специальный спектральный подход к дискретной H2-оптимизации в частотной области, основанный на полиномиальной факторизации, применяется с целью повышения вычислительной эффективности синтеза. Обсуждаются некоторые теоретические аспекты, и формулируется новый алгоритм аналитического проектирования дискретного адаптивного наблюдателя обнаружения неисправностей, эффективность которого демонстрируется на численном примере с реализацией пакета MATLAB.

Сведения об авторе

Yaroslav Vyacheslavovich Knyazkin, Санкт-Петербургский государственный университет

ассистент кафедры компьютерных технологий и систем факультета прикладной математики ‒ процессов управления

Литература

1. Zanoli S.M., Astolfi G., Bruzzone G., Bibuli M., Caccia M. Application of Fault Detection and Isolation Techniques on an Unmanned Surface Vehicle (USV). IFAC Proceedings Volumes. 2012;45(27):287-292. doi: https://doi.org/10.3182/20120919-3-IT-2046.00049
2. Chen J., Patton R.J. Robust Model-Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems. In: The International Series on Asian Studies in Computer and Information Science. Vol. 3. New York, NY: Springer Science & Business Media; 2012. 356 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5149-2
3. Ding S.X. Model-Based Fault Diagnosis Techniques: Design Schemes, Algorithms and Tools. Advances in Industrial Control. Springer-Verlag London; 2012. 504 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4799-2
4. Veremey E.I., Knyazkin Y.V. Spectral H2 optimal correction of additive fault estimation observer. ITM Web of Conferences. 2016;6:01005. doi: https://doi.org/10.1051/itmconf/20160601005
5. Aliev F.A., Larin V.B. Parametrization of sets of stabilizing controllers in mechanical systems. International Applied Mechanics. 2008;44(6):599-618. doi: https://doi.org/10.1007/s10778-008-0085-3
6. Veremey E.I. Efficient Spectral Approach to SISO Problems of H2-Optimal Synthesis. Applied Mathematical Sciences. 2015;9(79):3897-3909. doi: https://doi.org/10.12988/ams.2015.54335
7. Veremey E.I. H2-Optimal Synthesis Problem with Nonunique Solution. Applied Mathematical Sciences. 2016;10(38):1891-1905. doi: https://doi.org/10.12988/ams.2016.63120
8. 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 29.07.2022).
9. 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 Computer Society; 2017. p. 1-4. doi: https://doi.org/10.1109/CNSA.2017.7974028
10. Veremey E., Sotnikova M. Spectral Approach to H-Optimal SISO Synthesis Problem. WSEASTrans. Syst. Control. 2014; 9(43):415-424. doi: https://doi.org/10.12988/ams.2015.54335
11. Veremey E., Knyazkin Y. Spectral MIMO H∞-Optimization Problem. In: Sukhomlin V., Zubareva E. Convergent Cognitive Information Technologies. Convergent 2018. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1140. Cham: Springer; 2020. p. 119-131. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-37436-5_10
12. 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. doi: https://doi.org/10.2495/MT190081
13. Raghavan S., Hedrick J.K. Observer design for a class of nonlinear systems. International Journal of Control. 1994;59(2):515-528. doi: https://doi.org/10.1080/00207179408923090
14. Thau F.E. Observing the state of non-linear dynamic systems. International journal of control. 1973;17(3):471-479. doi: https://doi.org/10.1080/00207177308932395
15. Ball J.A., Gohberg I., Rodman L. Interpolation of Rational Matrix Functions. Operator Theory: Advances and Applications. Vol. 45. Basel: Birkhäuser; 2013. 605 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-0348-7709-1
16. Coelho C.P., Phillips J.R., Silveira L.M. Passive constrained rational approximation algorithm using Nevanlinna-Pick interpolation. In: Proceedings 2002 Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition. Paris, France: IEEE Computer Society; 2002. p. 923-930. doi: https://doi.org/10.1109/DATE.2002.998410
17. Zhang Y., Jiang J. Bibliographical review on reconfigurable fault-tolerant control systems. Annual reviews in control. 2008; 32(2):229-252. doi: https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2008.03.008
18. Zhang K., Jiang B., Shi P. Observer-Based Fault Estimation and Accomodation for Dynamic Systems. Lecture Notes in Control and Information Sciences. Vol. 436. Berlin, Heidelberg: Springer; 2013. 181 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-33986-8
19. Zhang K., Jiang B., Shi P., Cocquempot V. Observer-Based Fault Estimation Techniques. Studies in Systems, Decision and Control. Vol. 127. Cham: Springer; 2018. 187 p. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67492-6
20. Zhang K., Jiang B., Cocquempot V. Adaptive Observer-based Fast Fault Estimation. International Journal of Control, Automation, and Systems. 2008;6(3):320-326. Available at: https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO200822049838900.page (accessed 29.07.2022).
21. Zhang K., Jiang B., Shi P. Fast fault estimation and accommodation for dynamical systems. IET Control Theory & Applications. 2009;3(2):189-199. doi: https://doi.org/10.1049/iet-cta:20070283
22. Jiang B., Staroswiecki M., Cocquempot V. Fault accommodation for nonlinear dynamic systems. IEEE Transactions on Automatic Control. 2006;51(9):1578-1583. doi: https://doi.org/10.1109/TAC.2006.878732
23. Lan J., Patton R.J. A new strategy for integration of fault estimation within fault-tolerant control. Automatica. 2016;69:48-59. doi: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2016.02.014
24. Jiang B., Chowdhury F.N. Fault estimation and accommodation for linear MIMO discrete-time systems. IEEE transactions on control systems technology. 2005;13(3):493-499. doi: https://doi.org/10.1109/TCST.2004.839569
25. Chen F., Jiang R., Zhang K., Jiang B., Tao G. Robust Backstepping Sliding-Mode Control and Observer-Based Fault Estimation for a Quadrotor UAV. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2016;63(8):5044-5056. doi: https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2552151
Опубликована
2022-10-24
Как цитировать
KNYAZKIN, Yaroslav Vyacheslavovich. Спектральная схема дискретного H2 оптимального наблюдателя обнаружения неисправностей. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 18, n. 3, p. 589-595, oct. 2022. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/885>. Дата доступа: 08 nov. 2024 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.18.202203.589-595.
Раздел
Когнитивные информационные технологии в системах управления