Интервальные соотношения паритета для обнаружения дефектов в дискретных стационарных динамических системах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается задача построения так называемых интервальных соотношений паритета для решения задачи обнаружения дефектов в стационарных дискретных системам, описываемых линейными и нелинейными динамическими моделями, при наличии внешних возмущений. Решение основывается на модели исходной системы, имеющей минимальную размерность, оценивающую некоторую линейную функцию вектора выхода системы и нечувствительную или минимально чувствительную к возмущениям. Полученные результаты позволяют строить соотношения паритета, на базе которых решается задача обнаружения дефектов. Теоретические результаты иллюстрируются примером.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Н. Жирабока

Дальневосточный федеральный ун-т; Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhirabok@mail.ru
Россия, Владивосток; Владивосток

В. В. Зуев

Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: zhirabok@mail.ru
Россия, Владивосток

Список литературы

  1. Ефимов Д.В. Построение интервальных наблюдателей для динамических систем с неопределенностями // АиТ. 2016. № 2. С. 5–49.
  2. Khan A., Xie W, Zhang L., Liu L. Design and Applications of Interval Observers for Uncertain Dynamical Systems // IET Circuits Devices Syst. 2020. V. 14. P. 721–740.
  3. Кремлев А.С., Чеботарев С.Г. Синтез интервального наблюдателя для линейной системы с переменными параметрами // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56. № 4. C. 42–46.
  4. Chebotarev S., Efimov D., Raissi T., Zolghadri A. Interval Observers for Continuous-Time LPV Systems with L 1 /L 2 Performance // Automatica. 2015. V. 51. P. 82-89.
  5. Mazenc F., Bernard O. Asymptotically Stable Interval Observers for Planar Systems with Complex Poles // IEEE Trans. Automatic Control. 2010. V. 55. № 2. P. 523–527.
  6. Zheng G., Efimov D., Perruquetti W. Interval State Estimation for Uncertain Nonlinear Systems // IFAC Nolcos 2013. Toulouse, France, 2013.
  7. Zhang K., Jiang B., Yan X., Edwards C. Interval Sliding Mode Based Fault Accommodation for Non-Minimal Phase LPV Systems with Online Control Application // Int. J. Control. 2019. № 2. https://doi.org/10.1080/00207179.2019.1687932
  8. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Чхун Ир. Метод построения интервальных наблюдателей для стационарных линейных систем // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 5. С. 3-13.
  9. Rotondo D., Fernandez-Cantia R., Tornil-Sina S., Blesa J., Puig V. Robust Fault Diagnosis of Proton Exchange Membrane Fuel Cells Using a Takagi-Sugeno Interval Observer Approach // Int. J. Hydrogen Energy. №1. 2016.
  10. Zhang Z., Yang G. Interval Observer-Based Fault Isolation for Discrete-Time Fuzzy Interconnected Systems With Unknown Interconnections // IEEE Trans. on Cybernetics. № 5. 2017. https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2707462
  11. Kravaris C, Venkateswaran S. Functional Observers with Linear Error Dynamics for Nonlinear Systems // Systems Control Lett. 2021. V. 157. P. 105021.
  12. Liu L., Xie W., Khan A., Zhang L. Finite-Time Functional Interval Observer for Linear Systems with Uncertainties // IET Control Theory and Applications. 2020. V. 14. № 18. P. 2868–2878.
  13. Meyer L. Robust Functional Interval Observer for Multivariable Linear Systems // J. Dynamic Systems, Measurement, and Control. 2019. V. 141. № 9. Art. no. 094502.
  14. Venkateswaran S., Liu Q, Kravaris C. Design of linear Residual Generators for Fault Detection and Isolation in Nonlinear Systems // Int. J. Control. 2022. V. 95. P. 804–820.
  15. Venkateswaran S., Wilhite B., Kravaris C. Functional Observers with Linear Error Dynamics for Discrete-Time Nonlinear Systems, with Application to Fault Diagnosis // Preprint 2021. https://www.researchgate.net/publication/352177782
  16. Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Staroswiecki M. Diagnosis and Fault Tolerant Control. Berlin: Springer-Verlag, 2016.
  17. Жирабок А.Н. Диагностические наблюдатели и соотношения паритета: сравнительный анализ // АиТ. 2012. № 5. С. 141–160.
  18. Квакернаак Х., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.
  19. Жирабок А.Н., Шумский А.Е., Соляник С.П., Суворов А.Ю. Метод построения нелинейных робастных диагностических наблюдателей // АиТ. 2017. № 9. С. 34–48.
  20. Zhirabok A., Shumsky A., Scherbatyuk A. Nonparametric Methods for Fault Diagnosis in Dynamic Systems // Int. J. Robust and Nonlinear Control. 2018. V. 28. № 17. P. 5424–5436.
  21. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Непараметрический метод диагностирования нелинейных динамических систем // АиТ. 2019. № 2. С. 24–45.
  22. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский A.Е., Бобко Е.Ю. Построение интервальных наблюдателей для дискретных нелинейных динамических систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24. № 6. С. 283–291.
  23. Low X., Willsky A., Verghese G. Optimally Robust Redundancy Relations for Failure Detection in Uncertain Systems // Automatica. 1996. V. 22. P. 333–344.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Поведение невязок и для случая отсутствия дефектов.

Скачать (117KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Поведение невязок и при появлении дефекта.

Скачать (124KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024