Active Fault Diagnosis for Stochastic Nonlinear Systems: Online Probabilistic Model Discrimination

Marc Martin-Casas; Ali Mesbah

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Active Fault Diagnosis for Stochastic Nonlinear Systems: Online Probabilistic Model Discrimination

机译：随机非线性系统的主动故障诊断：在线概率模型歧视

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Reliable and timely diagnosis of system faults under uncertainties is imperative for safe, reliable, and profitable operation of technical systems. This paper presents an input design method for active fault diagnosis for nonlinear systems that are subject to probabilistic model uncertainty and stochastic disturbances, and are under operational constraints. A computationally efficient sample-based method is presented for joint propagation of model uncertainty and stochastic disturbances using non-intrusive generalized polynomial chaos and unscented transformation. A tractable sample-based distance measure, inspired by the k-nearest neighbors algorithm, is used for fault diagnosis, which seeks to discriminate between probabilistic predictions of the model hypotheses for normal and faulty operation. Simulation results on a benchmark bioreactor case study demonstrate the effectiveness of the proposed input design method for reliable fault diagnosis under uncertainty through online model discrimination.

机译：在不确定因素下对系统故障的可靠性和及时诊断是安全，可靠和技术系统的盈利运行所必需的。本文介绍了对概率模型不确定性和随机扰动的非线性系统的有源故障诊断的输入设计方法，并在操作约束下。提供了一种基于计算的基于样品的方法，用于使用非侵入式广义多项式混沌和无肠化转化进行模型不确定性和随机扰动的联合传播。由K-Collect邻居算法的启发的基于轨迹的距离测量用于故障诊断，其寻求区分模型假设的概率预测，用于正常和故障操作。基准生物反应器案例研究的仿真结果证明了通过在线模型歧视下不确定性在不确定性下的可靠故障诊断的有效性。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2018年第18期|共6页
作者
Marc Martin-Casas; Ali Mesbah;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Input designjoint propagation of probabilistic model uncertaintystochastic disturbancesgeneralized polynomial chaosunscented transformation;

机译：概率模型的输入设计平息传播不确定的障碍扰动一成代表一致的多项式Chaosunsended变换;

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