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动态系统的分布式鲁棒故障检测设计与评估。 (英语) 兹比尔1461.93151

摘要:我们提出了一种新的分布式稳健优化方法,用于故障检测系统的集成设计和评估。它的显著特点是对未知扰动概率分布的不精确性具有保证的鲁棒性。集成设计问题被表示为分布式鲁棒机会约束程序(DRCCP)。它最大限度地提高了故障检测能力,同时限制了连续概率分布中最坏情况下的虚警率。基于矩的模糊集和Wasserstein模糊集被用作两种不同的不确定性描述方法,这与干扰遵循高斯或范数假设的一般设置明显不同。我们表明,在故障检测中使用两个不同的模糊集会导致特定的统计特性。为了有效地求解DRCCP,我们开发了精确的重新公式和定制的解决方案算法,在某些情况下,最佳解决方案变成了经典的故障检测设计。此外,还提出了一种分布式鲁棒评估策略,通过求解可处理的凸规划来评估已知故障下的最坏情况和最佳情况可检测性。在实验室三容系统的故障检测中,说明了该方法的有效性。

MSC公司:

93亿B51 设计技术(稳健设计、计算机辅助设计等)
93个B07 可观察性
93二氧化碳 控制理论中的线性系统
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 阿巴德,S.S。;Nguyen,V.A。;库恩,D。;Esfahani,P.M.,Wasserstein分布鲁棒卡尔曼滤波,(神经信息处理系统进展(2018)),8474-8483
[2] 马萨诸塞州巴斯维尔。;尼基福罗夫,I.V.,《突变检测:理论与应用》,第104卷(1993年),普伦蒂斯·霍尔-恩格尔伍德悬崖·Zbl 1407.62012年
[3] Beard,R.V.,《通过自我重组实现线性系统的故障适应》(1971年),麻省理工学院,(博士论文)
[4] Bertsekas,D.P.,凸优化理论(2009),雅典娜科学贝尔蒙特·Zbl 1242.90001号
[5] Bertsimas,D。;古普塔,V。;Kallus,N.,数据驱动稳健优化,数学规划,167,2,235-292(2018)·Zbl 1397.90298号
[6] 布兰克,M。;Kinnaert,M。;Lunze,J。;Staroswiecki,M。;Schröder,J.,《诊断与容错控制》,第2卷(2006年),施普林格出版社·Zbl 1126.93004号
[7] 博伊德,S。;Vandenberghe,L.,《凸优化》(2004),剑桥大学出版社·Zbl 1058.90049号
[8] Calafiore,G.C。;Dabbene,F。;Tempo,R.,《控制系统设计的概率方法研究》,Automatica,47,7,1279-1293(2011)·Zbl 1219.93038号
[9] 陈,J。;Patton,R.J.,《基于鲁棒模型的动态系统故障诊断》,第3卷(2012),Springer Science&Business Media
[10] 周,E.Y。;Willsky,A.,《分析冗余和稳健故障检测系统的设计》,IEEE自动控制学报,29,7,603-614(1984)·兹比尔0542.90040
[11] Delage,E。;Ye,Y.,矩不确定性下的分布稳健优化及其在数据驱动问题中的应用,运筹学,58,3,595-612(2010)·Zbl 1228.90064号
[12] Ding,S.X.,《基于模型的故障诊断技术:设计方案、算法和工具》(2013),Springer Science&Business Media·Zbl 1293.93003号
[13] Ding,S.X.,《动态过程监测和诊断系统的数据驱动设计:基于子空间技术的方案和一些最新结果综述》,《过程控制杂志》,24,2,431-449(2014)
[14] 丁,S.X。;李,L。;Krüger,M.,《随机算法在基于观测器的故障检测系统评估和设计中的应用》,Automatica,107,175-182(2019)·Zbl 1429.93124号
[15] Esfahani,P.M。;Kuhn,D.,《使用Wasserstein度量的数据驱动分布式稳健优化:性能保证和可控制的重新计算》,《数学规划》,171,1-2,115-166(2018)·Zbl 1433.90095
[16] Esfahani,P.M。;Lygeros,J.,《具有概率性能的非线性系统的易处理故障检测和隔离方法》,IEEE自动控制汇刊,61,3,633-647(2015)·Zbl 1359.94941号
[17] 高,Z。;Cecati,C。;Ding,S.X.,故障诊断和容错技术综述——第一部分:基于模型和基于信号的方法的故障诊断,IEEE工业电子学报,62,6,3757-3767(2015)
[18] Gertler,J.,《工程系统中的故障检测和诊断》(2017),Routledge
[19] Goh,J。;Sim,M.,《分布稳健优化及其可处理近似》,运筹学,58,4-部分-1,902-917(2010)·Zbl 1228.90067号
[20] Gustafsson,F.,《故障检测的统计信号处理方法》,《控制年度评论》,31,1,41-54(2007)
[21] Hota,A.R。;Cherukuri,A。;Lygeros,J.,Wasserstein模糊集下的数据驱动机会约束优化,(2019年美国控制会议(ACC)(2019),IEEE),1501-1506
[22] 黄,B。;Kadali,R.,《动态建模、预测控制和性能监控:数据驱动子空间方法》(2008),施普林格出版社·Zbl 1204.93003号
[23] Jones,H.L.,《线性系统中的故障检测》(1973),麻省理工学院(博士论文)
[24] Kantorovich,L。;Rubinshtein,G.,关于完全可加函数的空间,Vestnik Leningradskogo Universiteta,13,52-59(1958)·Zbl 0082.11001号
[25] 库恩,D。;Esfahani,P.M。;Nguyen,V.A。;Shafieezadeh-Abadeh,S.,Wasserstein分布式稳健优化:机器学习理论与应用,(《分析时代的运筹学与管理科学》(2019),INFORMS),130-166
[26] Lobo,M.S。;范登伯格,L。;博伊德,S。;Lebret,H.,二阶锥规划的应用,线性代数及其应用,284,1-3,193-228(1998)·Zbl 0946.90050号
[27] Löfberg,J.,YALMIP:MATLAB中建模和优化的工具箱,(CACSD会议论文集,第3卷(2004),台北)
[28] Martin,R.,基于最优平滑和最小统计的噪声功率谱密度估计,IEEE语音和音频处理汇刊,9,5,504-512(2001)
[29] Papoulis,A。;Pillai,S.U.,《概率、随机变量和随机过程》(2002),塔塔·麦格劳-希尔教育
[30] 巴顿·R·J。;Chen,J.,航天系统故障诊断的奇偶空间方法综述,制导、控制和动力学杂志,17,2,278-285(1994)·兹比尔0800.93050
[31] Politis,D.N。;Romano,J.P.,混合随机变量三角形阵列的一般重采样方案及其在光谱密度估计问题中的应用,《统计年鉴》,1985-2007(1992)·兹比尔0776.62070
[32] Prékopa,A.,《随机编程》,第324卷(2013),Springer Science&Business Media
[33] Qin,S.J.,《统计过程监测:基础与超越》,《化学计量学杂志》,17,8-9,480-502(2003)
[34] 尚,C。;杨,F。;高,X。;黄,X。;苏肯斯,J.A.K。;Huang,D.,利用慢特征分析同时监测操作条件偏差和过程动力学异常,AIChE Journal,61,11,3666-3682(2015)
[35] 尚,C。;You,F.,《不确定性下规划和调度的分布稳健优化》,计算机与化学工程,110,53-68(2018)
[36] Song,Y。;钟,M。;薛,T。;丁,S.X。;Li,W.,使用最小误差最小最大概率机器的奇偶性天基故障隔离,控制工程实践,95,第104242条pp.(2020)
[37] 节奏,R。;Calafiore,G。;Dabbene,F.,《分析和控制不确定系统的随机算法:应用》(2012),Springer Science&Business Media
[38] O.托克。;Ozbay,H.,关于求解双线性矩阵不等式和静态输出反馈同时镇定的NP-harrdness,(美国控制会议论文集,第4卷(1995),IEEE),2525-2526
[39] Tong,L。;Xu,G。;Kailath,T.,基于二阶统计量的盲识别和均衡:时域方法,IEEE信息理论汇刊,40,2,340-349(1994)
[40] Törnqvist,D。;Gustafsson,F.,消除广义似然比检验的初始状态,国际会计师联合会会议记录卷,39,13,599-604(2006)
[41] Van Parys,B.P.G。;库恩,D。;Goulart,P.J。;Morari,M.,约束随机系统的分布鲁棒控制,IEEE自动控制汇刊,61,2,430-442(2015)·Zbl 1359.93542号
[42] Wang,J。;杨,F。;Chen,T。;Shah,S.L.,《工业警报系统概述:警报过载的主要原因、研究现状和未决问题》,IEEE自动化科学与工程学报,13,2,1045-1061(2015)
[43] 韦斯曼。;库恩,D。;Sim,M.,《分布稳健凸优化》,运筹学,62,6,1358-1376(2014)·Zbl 1327.90158号
[44] A.威尔斯基。;Jones,H.,检测和估计线性系统跳跃的广义似然比方法,IEEE自动控制汇刊,21,1,108-112(1976)·Zbl 0316.93038号
[45] Wünnenberg,J.,动态系统中基于观测器的故障检测(1990),杜伊斯堡大学,(博士论文)
[46] Wünnenberg,J。;Frank,P.M.,通过鲁棒观测器检测传感器故障,(系统故障诊断、可靠性和相关知识方法(1987),Springer),147-160
[47] Yakubovich,V.A.,非线性控制理论中的S-过程,列宁格勒斯库大学,462-77(1971)·Zbl 0232.93010号
[48] Yang,I.,随机系统分布式鲁棒安全规范的动态博弈方法,Automatica,9494-101(2018)·Zbl 1400.93336号
[49] Yang,I.,Wasserstein分布鲁棒随机控制:数据驱动方法(2018),arXiv预印本arXiv:1812.09808
[50] Ye,H。;丁,S.X。;Wang,G.,时频域故障检测系统的集成设计,IEEE自动控制汇刊,47,2384-390(2002)·Zbl 1364.93291号
[51] Yu,C。;Verhaegen,M.,盲多变量ARMA子空间识别,Automatica,66,3-14(2016)·Zbl 1335.93134号
[52] 张,P。;Ding,S.X.,基于观测器的故障检测系统的综合权衡设计,Automatica,44,7,1886-1894(2008)·Zbl 1149.93314号
[53] 钟,M。;Song,Y。;薛,T。;Yang,R。;Li,W.,通过最小误差最小最大概率机器进行奇偶性天基故障检测,IFAC-PapersOnLine,51,24,1292-1297(2018)
[54] 钟,M。;张,L。;丁,S.X。;周,D.,一类非线性系统鲁棒故障检测的概率方法,IEEE工业电子学报,64,5,3930-3939(2016)
[55] 周,K。;多伊尔,J.C。;Glover,K.,《鲁棒与最优控制》,第40卷(1996),新泽西州普伦蒂斯·霍尔·Zbl 0999.49500
[56] 周,J。;Yang,Y。;赵,Z。;Ding,S.X.,《使用随机算法技术的船舶推进系统故障检测方案》,《控制工程实践》,81,65-72(2018)
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