一类非线性不确定系统的主动故障诊断：一种分布鲁棒方法
最优化与控制
2021-08-12 v1
摘要
本文致力于为一类非线性系统开发一种分布鲁棒的主动故障诊断方法，该方法考虑了不确定模型参数分布信息中的任何模糊性。更具体地，提出了一种新方法，利用总变差距离度量作为信息约束，并作为基于输出概率密度函数相似性来分离多个模型的度量。所提方法的一个实用方面是，可以为对应于不同故障场景的模型分配不同水平的模糊性。所提解的主要特征是它以分布的一阶和二阶矩表示，因此可应用于正态分布以外的其它分布。此外，推导了最优性的充分必要条件，并给出了一种离线主动故障诊断流程以示例说明所提方案的实现。通过对一个三容基准系统在多种故障场景下的应用，证明了所提分布鲁棒方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2108.05091,
title = {Active Fault Diagnosis for a Class of Nonlinear Uncertain Systems: A Distributionally Robust Approach},
author = {Ioannis Tzortzis and Marios M. Polycarpou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05091},
year = {2021}
}
备注
15 pages