Datengesteuerte Methode zur Fehlererkennung und -identifikation auf Basis eines Unbekannten-Eingang-Beobachters

Core Concepts

Eine datengesteuerte Methode zur Konstruktion eines Residuengenerators auf Basis eines Unbekannten-Eingang-Beobachters ermöglicht die eindeutige Identifikation von Aktorfehler in linearen zeitinvarianten diskreten Systemen, deren Zustandsgleichung sowohl von Störungen als auch von Fehlern beeinflusst wird.

Abstract

Die Arbeit präsentiert einen datengesteuerten Ansatz zur Konstruktion eines Residuengenerators, der auf einem Unbekannten-Eingang-Beobachter (UIO) basiert, für lineare zeitinvariante diskrete Zustandsraummodelle, deren Zustandsgleichung sowohl von Störungen als auch von Aktorfehler beeinflusst wird. Zunächst werden die modellbasierten Bedingungen für die Existenz eines solchen Residuengenerators überprüft. Anschließend wird gezeigt, dass unter geeigneten Annahmen an die gesammelten historischen Daten sowohl die Lösbarkeit des Problems als auch die Identifikation der Matrizen eines möglichen Residuengenerators möglich sind. Ein Algorithmus wird vorgestellt, der allein auf Basis der gesammelten Daten (und nicht der Systembeschreibung) beide Aufgaben erfüllen kann. Ein Beispiel und einige Anmerkungen zu Einschränkungen und möglichen Erweiterungen der aktuellen Ergebnisse runden den Beitrag ab.

Stats

Die Zustandsgleichung des betrachteten linearen zeitinvarianten diskreten Systems lautet: x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + Ed(k) + Bf(k). Die Ausgangsgleichung lautet: y(k) = Cx(k).

Quotes

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

A data-driven approach to UIO-based fault diagnosis

by Giulio Fatto... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06158.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz erweitert werden, um Fehler zu identifizieren, die nicht nur die Aktoren, sondern auch den Zustand des Systems betreffen?

Um Fehler zu identifizieren, die nicht nur die Aktoren, sondern auch den Zustand des Systems betreffen, könnte der vorgestellte Ansatz durch die Implementierung eines erweiterten Residualgenerators modifiziert werden. Dieser erweiterte Residualgenerator würde nicht nur die Auswirkungen von Aktuatorfehlern, sondern auch von Zustandsfehlern berücksichtigen. Dies erfordert eine Anpassung der Modellgleichungen und der Designparameter des Residualgenerators, um die Fehlererkennung und -identifikation auf den Systemzustand auszudehnen. Durch die Integration von Zustandsfehlern in den Residualgenerator können Fehler, die sich auf den Systemzustand auswirken, erkannt und identifiziert werden, was die Robustheit des FDI-Systems erhöht.

Wie könnte der Ansatz modifiziert werden, um Fehler zu erkennen und zu identifizieren, die nicht nur den Zustand, sondern auch den Ausgang des Systems beeinflussen?

Um Fehler zu erkennen und zu identifizieren, die nicht nur den Zustand, sondern auch den Ausgang des Systems beeinflussen, könnte der Ansatz durch die Integration eines erweiterten Beobachters oder Schätzers modifiziert werden. Dieser erweiterte Beobachter würde nicht nur den Systemzustand schätzen, sondern auch den Systemausgang berücksichtigen. Durch die Erweiterung des Beobachters auf den Systemausgang können Fehler, die sich auf den Ausgang des Systems auswirken, erkannt und identifiziert werden. Dies erfordert eine Anpassung der Beobachtungsgleichungen und der Schätzparameter, um eine umfassende Fehlererkennung und -identifikation zu ermöglichen, die sowohl den Zustand als auch den Ausgang des Systems abdeckt.

Welche zusätzlichen Annahmen müssten getroffen werden, um den Ansatz auf Systeme mit zeitvarianten Parametern zu übertragen?

Um den Ansatz auf Systeme mit zeitvarianten Parametern zu übertragen, müssten zusätzliche Annahmen getroffen werden, um die zeitvarianten Effekte in das FDI-System zu integrieren. Einige der erforderlichen Annahmen könnten sein: Annahme über die Art der Zeitvariation der Systemparameter (linear, nichtlinear, etc.). Annahme über die zeitliche Entwicklung der Parameteränderungen. Annahme über die Verfügbarkeit von Informationen über die zeitvarianten Parameter. Annahme über die Modellierung der zeitvarianten Parameter in den Beobachtungsgleichungen. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Annahmen und die Integration von zeitvarianten Parametern in das FDI-System könnte der Ansatz auf Systeme mit zeitvarianten Parametern erweitert werden, um eine zuverlässige Fehlererkennung und -identifikation in dynamischen Umgebungen zu ermöglichen.