Obserwatory o nieznanym wejściu w diagnostyce układu dwóch zbiorników

• Autorzy: Pawłowska M. , Witczak M.

Warianty tytułu

EN

Unknown input observers in fault diagnosis of a two-tank system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedmiotem pracy jest zaproponowanie systemu detekcji i lokalizacji uszkodzeń układu dwóch zbiorników z zastosowaniem rozszerzonych obserwatorów o nieznanym wejściu. W szczególności, pokazuje się jak rozwiązać problem lokalizacji uszkodzeń z zastosowaniem banku rozszerzonych obserwatorów o nieznanym wejściu, gdzie każdy obserwator wrażliwy jest na wszystkie uszkodzenia oprócz jednego. W końcowej części pracy przedstawia się rezultaty symulacji komputerowych potwierdzające skuteczność proponowanego rozwiązania.

EN

The main objective of the paper is to propose a fault detection and isolation system for a two-tank system using extended unknown input observers. In particular, it is shown how to solve the fault isolation problem with a bank of extended unknown input observers where each of the observers is sensitive to all but one faults. The final part of the paper presents the computer simulation results that confirm the effectiveness of the proposed approach.

Słowa kluczowe

PL

obserwatory o nieznanym wejściu; układ dwóch zbiorników; diagnostyka uszkodzeń

EN

unknown input observers; two-tank system; fault diagnosis

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2006
• Tom: nr 3(39)
• Strony: 109--116
• Opis fizyczny: Bibliogr. 33 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pawłowska M.

autor

Witczak M.

• Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych, Uniwersytet Zielonogórski, ul. Podgórna 50, 65-246 Zielona Góra,

Bibliografia

• [1] E. Alcorta Garcia and M. P. Frank: Deterministic nonlinear observer-based approaches to fault diagnosis. Control Engineering Practice, 1997, Vol. 5, No. 5, pages 663–670.
• [2] O. D. B. Anderson and B.J. Moore: Optimal Filtering.; Prentice-Hall, New Jersey, 1979.
• [3] M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze, and M. Staroswiecki: Diagnosis and Fault-Tolerant Control.; Springer-Verlag, New York, 2003.
• [4] M. Boutayeb and D. Aubry: A strong tracking extended Kalman observer for nonlinear discrete-time systems. IEEE Transaction Automatic Control, 1999, Vol. 44, No. 8, pages 1550–1556.
• [5] K. Busawon, M. Saif, and M. Farza: A discretetime observer for a class of non-linear systems, Proc. 36th IEEE Conference on Decision and Control, CDC, 1997, pages 4796–4801.
• [6] C. Califano, S. Monaco and D. Normand-Cyrot: On the observer design in discrete-time. System and Control Letters, 2003, Vol. 49, pages 255–265.
• [7] C. Cempel and F. Tomaszewski: Diagnostyka maszyn. Zasady ogólne. Przykłady zastosowań. Wydawnictwo MCNEMT, Radom, 1992.
• [8] G. H. Chen and W. K. Han: Improved quantitative measures of robustness for multivariable systems.; IEEE Trans. Automatic Control, 1994, Vol. 39, No. 4, pages 807–810.
• [9] J. Chen and J. R. Patton: Robust Model-based Fault Diagnosis for Dynamic Systems; Kluwer Academic Publishers, London, 1999.
• [10] J. Chen, J. R. Patton, and H. Zhang: Design of unknown input observers and fault detection filters; Int. J. Control, 1996, Vol. 63, No. 1, pages 85–105.
• [11] F. Delebecque, R. Nikoukah, and H. Rubio Scola: Test signal design for failure detection: A linear programming approach. Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 2003, Vol. 13, No. 4, pages 515–526.
• [12] M. Hou and P. C. Muller: Design of observers for linear systems with unknown inputs. IEEE Trans. Automatic Control, 1992. Vol. 37, No. 6, pages 871–875.
• [13] M. Hou and R. J. Patton: Observer-based strategies for fault diagnosis in a three-tank system.; IFAC Symposium SAFEPROCESS 2000, 14-16 June, Budapest, 2000, pages 721–726.
• [14] M. Hou, Y. S. Xiong, and R. J. Patton: Observing a three-tank system, IEEE Transactions on Control Systems Technology; 2005. Volume 13, Issue 3, pages 478– 484.
• [15] S. Hui and S. H. Zak: Observer design for systems with unknown input. Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 2005, pages 431––446.
• [16] D. Koenig and S. Mammar: Design of a class of reduced unknown inputs non-linear observer for fault diagnosis. Proc. American Control Conference, Arlington, USA, 2002.
• [17] J. Korbicz, M. J. Kościelny, Z. Kowalczuk, and W. Cholewa: Fault Diagnosis. Models, Artificia Intelligence, Applications; Springer-Verlag, Berlin, 2004.
• [18] R. Miklosovic and Z. Gao: A dynamic decoupling method for controlling high performance turbofan engines. Proc. of the 16th IFAC World Congress, 2005.
• [19] A. Obuchowicz and J. Korbicz: Algorytmy ewolucyjne w systemach diagnostyki.; Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP, Łagów Lubuski, 2001.
• [20] K. Patan and A. Obuchowicz. System diagnostyczny dla zespołu dwóch zbiorników z opóźnieniem oparty na technikach neuronowych; Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP’99, 13–16 wrzesień, Kazimierz Dolny, 1999, strony 133–138.
• [21] M. Patan and K. Patan: Kalibracja modeli diagnostycznych dla układu dwóch zbiorników przy użyciu optymalnego planowania eksperymentu; Diagnostyka Procesów Przemysłowych DPP’03, 15–17 wrzesień, Władysławowo, 2003.
• [22] J. R. Patton, M. P. Frank and N. R. Clark: Issues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Springer-Verlag, Berlin, 2000.
• [23] J. R. Patton, J. C. Lopez-Toribio, and J. F. Uppal: Artificial intelligence approaches to fault diagnosis for dynamic systems.; J. Applied Mathematics and Computer Science, 1999, Vol. 9, No. 3, pages 471–518. Int.
• [24] R. Rajamani: Observers for Lipschitz non-linear systems., IEEE Trans. Automatic Control, 1998, Vol. 43, No. 3, pages 397–401.
• [25] G. Schreier, J. Ragot, J. R. Patton, and M. P. Frank: Observer design for a class of non-linear systems. Proc. IFAC Symp.: Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes: SAFEPROCESS’97, Hull, UK, 1997, Vol. 1, pages 483–488.
• [26] R. Seliger and P. Frank: Robust observer-based fault diagnosis in non-linear uncertain systems. In Issues of Fault Diagnosis for Dynamic Systems (Patton, Frank and Clark, (Eds.). Springer-Verlag, Berlin, 2000.
• [27] Y. Song and W. J. Gizzle: The extended Kalman filter as a local asymptotic observer for nonlinear discrete-time systems.; Journal of Math., Estimation, Contr., 1995, Vol. 5, pages 59–78.
• [28] S. H. Wang, E. J. Davison, and P. Dorato: Observing the states of systems with unmeasurable disturbances.; IEEE Trans. Automatic Control, 1975, Vol. 20, No. 5, pages 716–717.
• [29] M. Witczak: Identification and fault detection of non-linear dynamic systems; In: Lecture notes in control and computer science, University of Zielona Góra Press, Zielona Góra, 2003, Vol. 1.
• [30] M. Witczak, A. Obuchowicz, and J. Korbicz: Genetic programming based approaches to identfication and fault diagnosis of non-linear dynamic systems. Int. J. Control, 2002, Vol. 75, No. 13, pages 1012–1031.
• [31] M. Witczak and P. Prętki: Designing neural-network-based fault detection systems with Doptimum experimental conditions. Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 2005, Vol. 12, No. 2.
• [32] M. Witczka: LMI-based strategies for designing observer and unknown input observer for nonlinear discrete-time. 2006.
• [33] A. Zolghadri, D. Henry, and M. Monision: Design of nonlinear observers for fault diagnosis – A case study.; Control Engineering Practice, 1996, Vol. 4, No. 11, pages 1535–1544.