An integrated fault detection and isolation method is proposed in this paper. The main objective of this paper is development fault detection, isolation and diagnosis algorithm based on the DKF (Decentralized Kalman Filter) and the bank of IMM (Interacting Multiple Model) filters using penalty scalar for both partial and total faults and the outlier detection algorithm for preventing false alarm also included. The proposed FDI (Fault Detection and Isolation) scheme is developed in four phases. In the first phase, the outlier detection filter is designed to prevent false alarm as a pre-filter. In the second phases, two local filters and master filter are designed to detect sensor faults. In the third phases, the proposed FDI scheme checks sensor residual to isolate sensor faults and 11 EKFs actuator fault models are designed to detect wherever actuator faults occur. In the last phases, four filters are designed to identify the fault type which is either the total fault or partial fault. The developed scheme can deal with not only sensor and actuator faults, but also preventing false alarm. An important feature of the proposed FDI scheme can decreases fault isolation time and figure out not only fault detection and isolation but also fault type identification. To verify the proposed FDI algorithm performance, the Simulator is also developed under the Matlab/Simulink environment.
To prevent the critical situation due to the fault in the aircraft sensor system, the fault tolerant system with triple or quadruple redundancy can be made. However, if the faults are occurred in two or more than sensors simultaneously, the conventional fault detection process, such as cross-channel monitoring, may give the wrong fault alarm. For this case, we can detect the fault by estimating the state vector based on the system dynamics model, which is nonlinear for aircraft. In this paper, we propose the unscented Kalman filter to estimate the nonlinear state vector. This filter utilizes the so-called unscented transformation of sigma points featured the statistical characteristics of the random variable. For verification, we perform the simulations for F-16 aircraft with accelerometers, gyros, GPS and air data system.
To reduce the effect of fault on underground power cable, we need exact and fast fault location detection technique. In this thesis, we describe on filter design technique that can be applied to on-line fault defection technique. To design fitter for fault location defection on Power cable, we should analysis fault signal. So we designed test bed for fault generation and measured fault signals for analysis. Through the analysis of signals, we found that ANC filter can be applied to separate fault signals and we designed a ANC filter. We tested on the designed filter through computer simulation, and we describe its results in this paper.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권1호
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pp.142-148
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2008
In this paper, we deal with the problem of reducing the order of the detection filter for the linear time-invariant system. Even if the detection filter is generally designed in the form of full order linear observer, we show that it is possible to reduce its order when the response of fault signals is limited to a subspace of the estimation state space. We propose a method to extract the subspace using the observer canonical form considering the dynamics related to the remaining subspace acts as a disturbance. We designed a reduced order detection filter to reject the disturbance as well as to guarantee fault detection and isolation. A simulation result for a 5th order system is presented as an illustrative example of the proposed design method.
The purpose of this study is to develop a fault detection and diagnosis scheme that can monitor process fault and instrument fault of a steam generator. The suggested scheme consists of a Kalman filter and two bias estimators. Method of detecting process and instrument fault in a steam generator uses the mean test on the residual sequence of Kalman filter, designed for the unfailed system, to make a fault decision. Once a fault is detected, two bias estimators are driven to estimate the fault and to discriminate process fault and instrument fault. In case of process fault, the fault diagnosis of outlet temperature, feed-water heater and main steam control value is considered. In instrument fault, the fault diagnosis of steam genrator's three instruments is considered. Computer simulation tests show that on-line prompt fault detection and diagnosis can be performed very successfully.
In this paper, an efficient method of analysis and design of fault detection filter is presented. Since the directional constraint is applied to the eigenstructure associated with the detection space, an eigenvector is determined by the eigenvalues associated with other eigenvectors. Further, the assignment of a pair of eigenvalue and eigenvector leads to the fixation of overall eigenstructure related with the detection space. Using the transmission zeros and the transmission zero vectors, these phenomenon are clearly proven, and an efficient algorithm for design of the fault detection filters is presented.
다중 트림 상태에서 헬리콥터용 소형 터보샤프트 엔진에 부착된 센서의 고장을 검출하기 위한 방법을 제시한다. 먼저 헬리곱터의 엔진, 로터, 되먹임(feedback) 제어루프가 포함된 비선형 모델을 구하고 다중 트림 상태에서의 선형 모델을 추출하였다. 고장 검출 방법은 칼만필터에 기반한 방법을 채용하였는데 트림 상태가 변화할 때에 필터의 추정값이 연속적으로 변화하도록 상태변수 초기값을 재구성하였다. 또한 어떠한 센서가 고장이 일어났는지 구분할 수 있도록 어떤 센서의 고장을 검출한 다음 문제가 없는 경우 다음 센서의 고장 검출을 수행하는 단계적인 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법이 다중 트림 상태에서 각 센서의 고장을 잘 검출함을 보였다.
A detection filter assigns a specific direction to the response with respect to each fault, by which it can detect the occurrence of the several faults. The separability of a detection filter can be determined by the orthogonality among these directions. In this paper, we define the separability of a detection filter as the orthogonality of the directions in output space, and present it mathematically by using conditions number. An algorithm to determine the optimal sensor gain to maximize separability is proposed and applied to the PWR nuclear reactor model.
This paper presents a modified adaptive fading EKF (AFEKF) for sensor fault detection and isolation in the satellite. Also, the fault detection and isolation (FDI) scheme is developed in three phases. In the first phase, the AFEKF is modified to increase sensor fault detection performance. The sensor fault detection and sensor selection method are proposed. In the second phase, the IMM filer with scalar penalty is designed to detect wherever actuator faults occur. In the third phase of the FDI scheme, the sub-IMM filter is designed to identify the fault type which is either the total or partial fault. An important feature of the proposed FDI scheme can decrease the number of filters for detecting sensor fault. Also, the proposed scheme can classify fault detection and isolation as well as fault type identification.
비선형특성을 갖고 있는 실제 무인기용 소형터보제트엔진의 운전 중 발생하는 결함을 효과적으로 탐지하기 위한 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해서 동적 열역학 사이클해석을 통한 비선형 동특성 모델을 도출하였다. 실제적인 운전상황의 연출을 위해 잡음특성의 평가에 부합하는 무향칼만필터를 적용하였고 필터성능이 가미된 제어기를 설계하였다. 엔진회전수 센서의 결함을 통한 엔진 결함발생을 모사하였고, 발생된 결함의 실시간적인 탐지 방안으로 연속확률비 평가기법을 도입하였다. 이를 운전 중 엔진결함탐지에 적용한 결과 분명한 결정양상을 보임으로써 매우 효과적이고 유용함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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