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Fault Detection and Control of Process Systems

机译：过程系统的故障检测与控制

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This paper develops a stochastic hybrid model-based control system that can determine online the optimal control actions, detect faults quickly in the control process, and reconfigure the controller accordingly using interacting multiple-model (IMM) estimator and generalized predictive control (GPC) algorithm. A fault detection and control system consists of two main parts: the first is the fault detector and the second is the controller reconfiguration. This work deals with three main challenging issues: design of fault model set, estimation of stochastic hybrid multiple models, and stochastic model predictive control of hybrid multiple models. For the first issue, we propose a simple scheme for designing faults for discrete and continuous random variables. For the second issue, we consider and select a fast and reliable fault detection system applied to the stochastic hybrid system. Finally, we develop a stochastic GPC algorithm for hybrid multiple-models controller reconfiguration with soft switching signals based on weighted probabilities. Simulations for the proposed system are illustrated and analyzed.
机译：本文开发了一种基于随机混合模型的控制系统，该系统可以在线确定最佳控制动作，在控制过程中快速检测故障，并使用交互多模型（IMM）估计器和广义预测控制（GPC）算法对控制器进行相应的重新配置。故障检测和控制系统由两个主要部分组成：第一个是故障检测器，第二个是控制器重新配置。这项工作解决了三个主要的挑战性问题：故障模型集的设计，随机混合多重模型的估计以及混合多重模型的随机模型预测控制。对于第一个问题，我们提出了一种用于离散和连续随机变量设计故障的简单方案。对于第二个问题，我们考虑并选择一种适用于随机混合系统的快速可靠的故障检测系统。最后，我们开发了基于加权概率的具有软开关信号的混合多模型控制器重新配置的随机GPC算法。对所提出系统的仿真进行了说明和分析。

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