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Robust identification and fault diagnosis based on uncertain multiple input-multiple output linear parameter varying parity equations and zonotopes

机译:基于不确定的多输入多输出线性参数变化奇偶方程和区域同位素的鲁棒识别和故障诊断

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摘要

We present a robust fault diagnosis method for uncertain multiple input-multiple output (MIMO) linear parameter varying (LPV) parity equations. The fault detection methodology is based on checking whether measurements are inside the prediction bounds provided by the uncertain MIMO LPV parity equations. The proposed approach takes into account existing couplings between the different measured outputs. Modelling and prediction uncertainty bounds are computed using zonotopes. Also proposed is an identification algorithm that estimates model parameters and their uncertainty such that all measured data free of faults will be inside the predicted bounds. The fault isolation and estimation algorithm is based on the use of residual fault sensitivity. Finally, two case studies (one based on a water distribution network and the other on a four-tank system) illustrate the effectiveness of the proposed approach. © 2012 Elsevier Ltd.
机译:我们提出了一种不确定的多输入多输出(MIMO)线性参数变化(LPV)奇偶性方程的鲁棒故障诊断方法。故障检测方法基于检查测量值是否在不确定的MIMO LPV奇偶性方程式提供的预测范围内。所提出的方法考虑了不同测量输出之间的现有耦合。建模和预测不确定性边界是使用区域同位素计算的。还提出了一种识别算法,该算法估计模型参数及其不确定性,以使所有无故障的测量数据都位于预测范围之内。故障隔离和估计算法基于剩余故障敏感性的使用。最后,两个案例研究(一个基于供水网络,另一个基于四缸系统)说明了该方法的有效性。 ©2012爱思唯尔有限公司。

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