Chẩn đoán lỗi cảm biến và điều khiển khoan dung dựa trên cơ sở quy tắc niềm tin cho hệ thống phức tạp

Journal of Systems Science and Complexity - Tập 36 - Trang 1002-1023 - 2023
Zhichao Feng1, Zhijie Zhou1, Xiaojun Ban2, Changhua Hu1, Xiaobo Zhang1
1Rocket Force University of Engineering, Xi’an, China
2Harbin Institute of Technology, Harbin, China

Tóm tắt

Bài viết này phát triển một khuôn khổ mới cho chẩn đoán lỗi và điều khiển khoan dung đối với sự cố cảm biến (SFDTC) cho các hệ thống phức tạp như tên lửa và tên lửa hành trình. Khuôn khổ mới nhằm giải quyết hai vấn đề: Thiếu dữ liệu và sự không chắc chắn đa dạng trong kiến thức. Trong khuôn khổ SFDTC, có hai phần chính: Mô hình chẩn đoán lỗi và mô hình tái tạo đầu ra. Hai phần này của khuôn khổ mới được xây dựng dựa trên cơ sở quy tắc niềm tin mới phát triển với tập lũy thừa (BRB-PS). Sự không chắc chắn đa dạng trong kiến thức có thể được giải quyết nhờ vào sự thiếu hiểu biết cục bộ và toàn cầu trong mô hình BRB-PS mới phát triển. Sau đó, độ ổn định của khuôn khổ phát triển được chứng minh bằng lỗi đầu ra của mô hình BRB-PS. Đối với hệ thống phức tạp, trạng thái cảm biến được xác định bởi nhiều yếu tố và các chuyên gia không thể cung cấp kiến thức chính xác. Kiến thức không xác định đa dạng sẽ làm giảm hiệu suất của khuôn khổ SDFTC ban đầu. Do đó, trong khuôn khổ SFDTC, để xử lý ảnh hưởng của sự không chắc chắn trong kiến thức của chuyên gia và cải thiện hiệu suất khuôn khổ, một mô hình tối ưu hóa mới với hai mục tiêu tối ưu hóa được phát triển để đảm bảo độ không chắc chắn đầu ra nhỏ nhất và độ chính xác cao nhất đồng thời. Một nghiên cứu trường hợp được thực hiện để minh họa hiệu quả của khuôn khổ phát triển.

Từ khóa

#chẩn đoán lỗi #điều khiển khoan dung #cảm biến #hệ thống phức tạp #mô hình tối ưu hóa

Tài liệu tham khảo

Ma Z, Chen L, and Wang P, Analysis of G-queue with pseudo-fault and multiple working vacations, Journal of Systems Science and Complexity, 2020, 33(4): 1144–1162. Feng Z, Zhou Z J, Hu C H, et al., A safety assessment model based on belief rule base with new optimization method, Reliability Engineering and System Safety, 2020, 203: 107–125. Li X, Yan R, and Zhao Y, Aging properties of the lifetime in simple additive degradation models, Journal of Systems Science and Complexity, 2011, 24(4): 753–760. Yang S, Bryant A, Wawby P, et al., An industry-based survey of reliability in power electronic converters, IEEE Transactions on Industry Applications, 2011, 47: 1441–1451. Li X, Lu D, Zhang W, et al., Sensor fault estimation and fault-tolerant control for a class of Takagi-Sugeno Markovian jump systems with partially unknown transition rates based on the reduced-order observer, Journal of Systems Science and Complexity, 2018, 31(6): 1405–1422. Piltan F, Prosvirin A E, Sohaib M, et al., An SVM-based neural adaptive variable structure observer for fault diagnosis and fault-tolerant control of a robot manipulator, Applied Sciences, 2020, 10: 1344. Jiang X F, Wang S S, Li J, et al., A strong robustness open-circuit fault diagnosis strategy for novel fault-tolerant electric drive system based on d-q-axis current signal, Chinese Journal of Aeronautics, 2021, 34: 115–127. Cao H S, Sun P W, and Zhao L, PCA-SVM method with sliding window for online fault diagnosis of a small pressurized water reactor, Annals of Nuclear Energy, 2022, 171: 109036. Ren Y, Wang X, and Zhang C, A novel fault diagnosis method based on improved negative selection algorithm, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1–8. Li X and Zhang W G, An adaptive fault-tolerant multisensor navigation strategy for automated vehicles, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2010, 59: 2815–2829. Chen L, Huang X, and Fu S, Observer-based sensor fault-tolerant control for semi-Markovian jump systems, Nonlinear Analysis Hybrid Systems, 2016, 22: 161–177. Chamseddine A and Noura H, Control and sensor fault tolerance of vehicle active suspension, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2008, 16: 416–433. Feng Z C, Zhou Z J, Hu C H, et al., A new belief rule base model with attribute reliability, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019, 27: 903–916. Chen Y W, Yang J B, Xu D L, et al., Inference analysis and adaptive training for belief rule based systems, Expert Systems with Applications, 2011, 38: 12845–12860. Cheng C, Qiao X, Teng W, et al. Principal component analysis and belief-rule-base aided health monitoring method for running gears of high-speed train, Science China Information Sciences, 2020, 9: 199292:1–199292:3. Kong G, Xu D L, Liu X, et al., Applying a belief rule-base inference methodology to a guideline-based clinical decision support system, Expert Systems, 2010, 26: 391–408. Yang J B and Xu D L, Evidential reasoning rule for evidence combination, Artificial Intelligence, 2013, 205: 1–29. Zhou Z J, Hu C H, Xu D L, et al., A model for real-time failure prognosis based on hidden Markov model and belief rule base, European Journal of Operational Research, 2010, 207: 269–283. Yang J B, Liu J, Xu D L, et al., Optimization models for training belief-rule-based systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics — Part A: Systems and Humans, 2007, 37: 569–585. Xu D L, Liu J, Yang J B, et al., Inference and learning methodology of belief-rule-based expert system for pipeline leak detection, Expert Systems with Applications, 2007, 32: 103–113. Liu J, Yang J B, Da R, et al., Self-tuning of fuzzy belief rule bases for engineering system safety analysis, Annals of Operations Research, 2008, 163: 143–168. Jiao L, Quan P, Denux T, et al., Belief rule-based classification system: Extension of FRBCS in belief functions framework, Information Sciences, 2015, 309: 26–49. Zhang D, Wang Q G, Feng G, et al. A survey on attack detection, estimation and control of industrial cyber-physical systems, ISA Transactions, 2021, 116: 1–16. Ye Z H, Zhang D, Wu Z G, et al., Adaptive event-based tracking control of unmanned marine vehicle systems with DoS attack, Journal of the Franklin Institute, 2021, 358: 1915–1939. Zhang D, Ye Z H, Chen P C, et al., Intelligent event-based output feedback control with Q-learning for unmanned marine vehicle systems, Control Engineering Practice, 2020, 105: 104616. Huang Z L, Lei Z H, Wen G R, et al., A multi-source dense adaptation adversarial network for fault diagnosis of machinery, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2021, DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2021.3086707. Zhang W, Liang J, and Liang X, On the computation of virtual backbones with fault tolerance in heterogeneous wireless sensor networks, IEEE Transactions on Mobile Computing, 2021, DOI: https://doi.org/10.1109/TMC.2020.3048960. Cao Y, Zhou Z J, Hu C H, et al., A new approximate belief rule base expert system for complex system modelling, Decision Support Systems, 2021, 150: 113558. Zhou Z J, Cao Y, Hu G Y, et al., New health-state assessment model based on belief rule base with interpretability, Science China Information Sciences, 2021, 64: 205–219.