ЦІННІСТЬ ІНФОРМАЦІЇ ПРО ПРИХОВАНУ ДЕГРАДАЦІЮ СЕНСОРА ДЛЯ СИНТЕЗУ КЕРУВАННЯ ЗА НАДІЙНІСТЮ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.2.51Ключові слова:
керування за надійністю, ймовірність безвідмовної роботи, прихована деградація сенсора, марковський ланцюг, фільтр Калмана, фазово-типовий розподіл, безпілотний літальний апарат, приймач повітряного тискуАнотація
Розглянуто задачу синтезу керування за критерієм надійності для лінійного об’єкта, сенсор якого епізодично деградує: рівень шуму вимірювань перемикається відповідно до прихованого марковського ланцюга, а регулятор і фільтр Калмана не отримують інформації про поточний стан сенсора. Показником якості є ймовірність безвідмовної роботи – ймовірність того, що вектор стану не вийде за межі допустимої області протягом місії заданої тривалості. Мета роботи – з’ясувати, що саме синтез за надійністю має знати про деградацію сенсора і за яких умов деградація суттєво впливає на результат. Запропоновано фазово-типову оцінку ймовірності безвідмовної роботи для системи з прихованими режимами сенсора, яка поєднує ймовірності перетину меж у кожному режимі, обчислені через функцію Оуена для гауссової послідовності з кореляцією між сусідніми відліками, з матрицею переходів марковського ланцюга. Доведено, що знання лише множини режимів сенсора змінює усереднену інтенсивність виходу з області не більше ніж на log(1/πmin) одиниць натурального логарифма, де πmin – найменша стаціонарна ймовірність режиму; що перемикання рівня шуму утримують коваріацію похибки між стаціонарними значеннями режимів; що критерій другого моменту, усереднений за режимами, може віддати перевагу синтезу, ймовірність безвідмовної роботи якого прямує до нуля. Обчислювальний експеримент виконано на лінеаризованій поздовжній моделі безпілотного літального апарата Aerosonde з турбулентністю Драйдена та деградацією приймача повітряного тиску; ключові висновки перевірено на нелінійній моделі-двійнику. Синтез, що не враховує деградацію, втрачає до 0,94 ймовірності безвідмовної роботи порівняно із синтезом, що її враховує; синтез, який знає лише режими без статистики ланцюга, відстає не більше ніж на 0,03; синтез для усередненого шуму може бути гіршим, ніж ігнорування деградації (до 0,12). Вплив тієї самої несправності залежить від швидкості польоту, структури регулятора і складу сенсорів оцінювача: для одного з регуляторів втрата зменшується з 0,135 до 0,002 при збільшенні швидкості з 20 до 22 м/с, а за наявності точних акселерометрів розглянута деградація втрачає значення.
Посилання
Hansen S., Blanke M. Diagnosis of airspeed measurement faults for unmanned aerial vehicles. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2014. Vol. 50, No. 1. P. 224–239. DOI: 10.1109/TAES.2013.120420
Sun K., Gebre-Egziabher D. Air data fault detection and isolation for small UAS using integrity monitoring framework. NAVIGATION: Journal of the Institute of Navigation. 2021. Vol. 68, No. 3. P. 577–600. DOI: 10.1002/navi.440
Lopes L. L., Travé-Massuyès L., Jauberthie C., Alcalay G. A review of fault diagnosis techniques applied to aircraft air data sensors. 35th International Conference on Principles of Diagnosis and Resilient Systems (DX 2024). Wadern : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2024. P. 3:1–3:20. (OASIcs ; vol. 125). DOI: 10.4230/OASIcs.DX.2024.3
Field R. V., Bergman L. A. Reliability-based approach to linear covariance control design. Journal of Engineering Mechanics. 1998. Vol. 124, No. 2. P. 193–199. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9399(1998)124:2(193)
Scruggs J. T., Taflanidis A. A., Beck J. L. Reliability-based control optimization for active base isolation systems. Structural Control and Health Monitoring. 2006. Vol. 13. P. 705–723. DOI: 10.1002/stc.107
Taflanidis A. A., Scruggs J. T., Beck J. L. Reliability-based performance objectives and probabilistic robustness in structural control applications. Journal of Engineering Mechanics. 2008. Vol. 134, No. 4. P. 291–301. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9399(2008)134:4(291)
Costa O. L. V., Fragoso M. D., Marques R. P. Discrete-time Markov jump linear systems. London : Springer, 2005. (Probability and Its Applications).
Costa O. L. V., Fragoso M. D., Todorov M. G. A detector-based approach for the H2 control of Markov jump linear systems with partial information. IEEE Transactions on Automatic Control. 2015. Vol. 60, No. 5. P. 1219–1234. DOI: 10.1109/TAC.2014.2366253
Maity, D., & Tsiotras, P. (2025). Optimal covariance control for partially observed linear stochastic systems under chance constraints. Systems & Control Letters, 205, 106249. https://doi.org/10.1016/j.sysconle.2025.106249
Murguia C., Shames I., Ruths J., Nešić D. Security metrics and synthesis of secure control systems. Automatica. 2020. Vol. 115. Art. 108757. DOI: 10.1016/j.automatica.2019.108757
Massa, N., & Paulson, J. A. (2024). Optimal input design for guaranteed fault diagnosis of nonlinear systems: An active deep learning approach. Control Engineering Practice, 153, 106118. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2024.106118
Newcombe R. G. Improved confidence intervals for the difference between binomial proportions based on paired data. Statistics in Medicine. 1998. Vol. 17, No. 22. P. 2635–2650.
Owen D. B. Tables for computing bivariate normal probabilities. The Annals of Mathematical Statistics. 1956. Vol. 27, No. 4. P. 1075–1090.
Rice S. O. Mathematical analysis of random noise. Bell System Technical Journal. 1944. Vol. 23, No. 3. P. 282–332.
Beard R. W., McLain T. W. Small unmanned aircraft: theory and practice. Princeton : Princeton University Press, 2012.
MIL-F-8785C. Military specification: flying qualities of piloted airplanes. Washington : U.S. Department of Defense, 1980.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.




