ОСНОВИ ТЕОРІЇ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ВІДНОВЛЮВАЧІВ ДІАГНОСТИЧНОГО ТИПУ

  • А. Ю. Воловик Вінницький національний технічний університет
  • В. М. Кичак Вінницький національний технічний університет
Ключові слова: вектор стану динамічної системи, невизначені входи, відновлювач Луенбергера

Анотація

Розглянуто задачу проектування відновлювачів повноформатного вектора стану динамічної системи, функціонально стійкого до невизначених збурень на її вході. Показано, що діагностичний відновлювач і повномасштабний відновлювач вектору стану — поняття близькі, однак не повністю еквівалентні. У цьому можна переконатися, розглядаючи первинний різницевий сигнал, який утворюється шляхом порівняння виходів реального діючого об’єкта і його математичної моделі. Вихідний сигнал математичної моделі є всього лише оцінкою виходу реального об’єкта, формування якої визначається кількістю і якістю доступної апріорної інформації. В ідеальному випадку, за відсутності дестабілізувальних факторів, абсолютна адекватність математичної моделі реальному об’єкту гарантує нульовий сигнал помилки. У дійсності, врахувати в математичній моделі всі дестабілізуючі фактори неможливо, а іноді й немає потреби, оскільки отримана в такий спосіб модель буде занадто складною й малопродуктивною. На практиці, фактичний різницевий сигнал є досить повільним фізичним процесом, що коливається навколо нульового рівня. У ньому віддзеркалюються всі фактори, які не враховані в математичній моделі, у тому числі: непередбачувані збурювання й несправності, ефекти від помилок моделювання, використання моделей заниженого порядку, флуктуації параметрів системи, нестабільності робочої точки, невраховані або лінеарізовані нелінійні залежності, організовані або природні перешкоди, шуми тощо. При розв’язанні задачі виявлення й локалізації несправностей різницевий сигнал доцільно зробити чутливим лише до заданого переліку типу несправностей (сигнатур), а також, потрібно позбутися фону, створюваного побічними дестабілізуючими факторами, що не становлять інтерес. Отже, різницевий сигнал повинен бути підданий попередній обробці. У роботі розглядаються структура диференціального сигналу з докладним аналізом його спектральних складових.

На основі проведеного аналізу зроблені висновки: відновлювач стану виконує фільтрацію шумів у неявній формі, оскільки завдання його математичної моделі в змінних стану автоматично формує відповідну частотну характеристику; вибірковість відновлювача до певного типу несправностей забезпечується математичною моделлю каналу поширення несправності від невизначеного входу до виходу об’єкта контролю в припущенні, що матриця розподілу несправностей задана апріорі; відновлювач вектора стану у формі Луенбергера буде відповідати вимогам до систем виявлення й локалізації несправностей, якщо первинний різницевий сигнал певною мірою ізолювати від результату сукупного впливу дестабілізуючих факторів. Розглянуто математичний апарат відновлювачів повного порядку для стаціонарних лінійних динамічних систем, у яких системні невизначеності інтерпретуються як невідомі збурювання й у математичній моделі представляються як додаткові некеровані входи. Сформульовані й доведені умови існування таких спостерігачів. Дані рекомендації щодо порядку проектування й аналізуються особливі випадки. Незважаючи на те, що розгляд проблеми обмежено системами безперервного часу, їх результати досить легко можна перенести на дискретні системи.

Біографії авторів

А. Ю. Воловик, Вінницький національний технічний університет

к-т техн. наук, доцент кафедри радіотехніки

В. М. Кичак, Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, професор кафедри телекомунікаційних систем та телебачення, декан факультету інфокомунікацій, радіоелектроніки та наносистем

Посилання

J. Gertler, “Survey of model-based failure detection and isolation in complex plant,” IEEE Contr. Syst. Mag, vol. 8, no. 6. pp. 3-11, 1988.

P. M. Frank, “Analytical and qualitative model-based fault diagnosis – a survey and some new results,” European J. of Contr., vol. 2, (I), pp. 6-28, 1996.

P. M. Frank, “Advances in observer based fault diagnosis, “Conf. оn Fault Diagnosis. TOOLDIAG ‘93, Toulouse, pp. 817- 836, 1993.

I. Hwang, S. Kim, Y. Kim, and C. Seah, “A survey of fault detection, isolation, and reconfiguration methods,” IEEE Trans. Contr. Syst. Tech,. vol. 18, no. 3, pp. 636-653, 2010.

S. Vassileva, “AI-based diagnostics for fault detection and isolation in process equipment service,” Computing and Informatics, vol. 33, pp. 387(409), 2014.

M. Tipaldi, and B. Bruenjes, “Survey on Fault Detection, Isolation, and Recovery Strategies in the Space Domain,” Journal of Aerospace Information Systems, vol. 12, no. 2, pp 235-256, 2015.

R. Feivi, and Yu. Jinsong, “Fault diagnosis methods for advanced diagnostics and prognostics testbed (ADAPT): A review, ” in 12th IEEE International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI), 2015, vol. 01, pp. 175-180.

M. Thirumarimurugan, N. Bagyalakshmi, and P. Paarkavi, “Comparison of fault detection and isolation methods: A review,”in 10th International Conference Intelligent Systems and Control (ISCO), 2016, pp. 1-6.

T. J. Leung, J. H. Rife, P. Seiler, and R. Venkataraman, “Comparison of fault-tree models for fault detection, isolation, and recovery algorithms,” Journal of Aerospace Information Systems, vol. 14, no.9, pp. 517-522, 2017.

P. Kim, “Fault Detection Algorithm using Multiple Residual Generation Filters,” Journal of Telecommunication Electronic and Computer Engineering. vol. 9, no 3, pp.12-17, 2017.

Х. Квакернаак, и Р. Сиван, пер. с англ. В. А. Васильевой, Ю. А. Николаева, Линейные оптимальные системы управления. Москва: МИР, 1977, 650 с.

Р. Изерман, Цифровые системы управления. Москва: МИР, 1984, 541 с.

Опубліковано
2018-06-28
Як цитувати
[1]
А. Воловик і В. Кичак, ОСНОВИ ТЕОРІЇ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ ВІДНОВЛЮВАЧІВ ДІАГНОСТИЧНОГО ТИПУ, Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 3, с. 109-118, Чер 2018.
Номер
Розділ
Радіоелектроніка та радіоелектронне апаратобудування

Найчитабильні статті цього ж автора(ів)