Метод идентификации дефектов: подход на основе методов оптимального управления

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается задача идентификации (оценивания) дефектов в системах, которые описываются линейными моделями при наличии внешних возмущающих воздействий. Для решения используются методы оптимального управления, которые по сравнению со скользящими наблюдателями позволяют обойтись без наличия высокочастотных переключений. Предлагаемый метод решения использует в качестве основы редуцированную модель исходной системы, чувствительную к дефектам и нечувствительную к возмущению. Изложенная теория иллюстрируется примером.

Об авторах

А. А. Кабанов

Севастопольский государственный университет

Email: kabanovaleksey@gmail.com
Севастополь

А. В. Зуев

Дальневосточный федеральный университет;Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: alvzuev@yandex.ru
Владивосток

А. Н Жирабок

Дальневосточный федеральный университет;Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: zhirabok@mail.ru
Владивосток

В. Ф Филаретов

Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: filaretov@inbox.ru
Владивосток

Список литературы

  1. Edwards C., Spurgeon S., Patton R. Sliding mode observers for fault detection and isolation // Automatica. 2000. V. 36. P. 541-553.
  2. Floquet T., Barbot J., Perruquetti W., Djemai M. On the robust fault detection via a sliding mode disturbance observer // Int. J. Control. 2004. V. 77. P. 622-629.
  3. Yan X., Edwards C. Nonlinear robust fault reconstruction and estimation using a sliding modes observer // Automatica. 2007. V. 43. P. 1605-1614.
  4. Rios H., E mov D., Davila J., Raissi T., Fridman L., Zolghadri A. Non-minimum phase switched systems: HOSM based fault detection and fault identi cation via Volterra integral equation // Int. J. Adapt. Contr. and Signal Proc. 2014. V. 28. P. 1372-1397.
  5. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Шумский А.Е. Идентификация дефектов в нелинейных системах на основе скользящих наблюдателей с ослабленными условиями существования // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 3. С. 21-30.
  6. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Сергиенко О., Шумский А.Е. Идентификация дефектов в нелинейных динамических системах и их датчиках на основе скользящих наблюдателей // АиТ. 2022. № 2. С. 63-89.
  7. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е. Методы идентификации и локализации дефектов в линейных системах на основе скользящих наблюдателей // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 6. С. 73-89.
  8. Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование динамических систем. М.; СПб.: МГУ-ГРИФ, 1998.
  9. Hautus M. Strong detectability and observers // Linear Algebra and its Applications. 1983. V. 50. P. 353-368.
  10. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. М.: Наука, 1968.
  11. Mufti I.H., Chow C.K., Stock F.T. Solution of ill-conditioned linear two-point boundary value problems by the Riccati transformation // SIAM Rev. 1969. V. 11. No. 4. P. 616-619.
  12. Naidu D.S. Optimal control systems. Electrical Engineering Handbook, Florida, Boca Raton: CRC Press, 2003. 275 p.
  13. Брайсон А., Хо Ю-ши. Прикладная теория оптимального управления. М.: Мир, 1972. 544 с.
  14. Квакернаак Х., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. M.: Миp, 1977. 652 с.
  15. Kim S., Kwon S.J. Nonlinear optimal control design for underactuated two-wheeled inverted pendulum mobile platform // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2017. V. 22. No. 6. P. 2803-2808.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».