Wykorzystanie właściwości algorytmów regulacji predykcyjnej w detekcji uszkodzeń

pol Article in Polish DOI:

send Piotr M. Marusak Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej, Politechnika Warszawska

Download Article

Streszczenie

Algorytmy regulacji predykcyjnej dzięki sposobowi ich formułowania, w którym w umiejętny sposób wykorzystuje się model procesu, gwarantują bardzo dobrą jakość regulacji. Często ma to miejsce także w przypadku wystąpienia uszkodzenia w układzie regulacji. Wiele takich uszkodzeń może być nawet trudnych do zauważenia dzięki działaniu regulatora, jednak pożądane jest ich wykrycie. W artykule zaproponowano wykorzystanie w celu wykrywania uszkodzeń faktu, że w algorytmach regulacji predykcyjnej na bieżąco oceniana jest jakość modelu, na którym algorytm bazuje, przez porównywanie jego wyjścia z wartością wyjścia obiektu. Metoda może więc zostać użyta w algorytmach regulacji predykcyjnej dowolnego typu, bazujących zarówno na liniowych, jak i nieliniowych modelach obiektów.

Słowa kluczowe

detekcja uszkodzeń, regulacja odporna na uszkodzenia, regulacja predykcyjna MPC

Exploitation of properties of the MPC algorithms in fault detection

Abstract

The model predictive control (MPC) algorithms due to their formulation and clever usage of the process model offer good control performance. It is also the case when some faults take place in the control system. Many of such faults can be even hard to notice thanks to the operation of the controller. It is, however, desired to be able to detect such situations. In the paper it is proposed to use internal signals of the MPC controllers in order to detect faults that occurred in the system. The method can be applied in the MPC algorithms based on both linear or nonlinear models.

Keywords

fault detection, fault-tolerant control, model predictive control

Bibliography

  1. Camacho E.F., Bordons C.: Model predictive control. Springer, 1999.
  2. Dziekan L., Witczak M., Korbicz J.: A predictive fault-tolerant control scheme for Takagi-Sugeno fuzzy systems, Proc. 18th IFAC World Congress, Mediolan, Włochy, 2011.
  3. Doyle F., Ogunnaike B.A., Pearson R.K.: Nonlinear model-based control using second-order Volterra models. “Automatica”, vol. 31, 1995, 697-714.
  4. Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W.: Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania; WNT, Warszawa 2002.
  5. Korbicz J., Kościelny J.M.: Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami; Implementacja w systemie DiaSter, WNT, Warszawa 2009.
  6. Kościelny J.M.: Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych; Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001.
  7. Maciejowski J.M.: Predictive control with constraints. Prentice Hall 2002.
  8. Marusak P.: Predictive control algorithms in constrained control systems tolerating sensor faults. 12th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics MMAR 2006, Międzyzdroje, 28-31 sierpnia 2006, 797-804.
  9. Marusak P.: Actuator Fault Toleration in Control Systems with Analytical Predictive Controllers and Output Constraints. 13th IEEE/IFAC International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics MMAR 2007, Szczecin, 27-30 sierpnia 2007, 825-832.
  10. Marusak P.: Predictive Controllers Integrated with Economic Optimization in Constrained Control Systems Tolerating Sensor Faults. 13th IEEE/IFAC International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics MMAR 2007, Szczecin, 27-30 sierpnia 2007, 535-542.
  11. Marusak P.: Predictive controllers integrated with economic optimization tolerating actuator faults: application to a nonlinear plant, [w:] Korbicz J., Patan K., Kowal M.: Fault diagnosis and fault tolerant control, Academic Publishing House EXIT, Warszawa 2007.
  12. Marusak P.: Układy regulacji predykcyjnej tolerujące uszkodzenia elementów wykonawczych: dokładna stabilizacja wybranego wyjścia. „Pomiary Automatyka Robotyka” 2’2007, CD-ROM „Materiały konferencyjne Automation 2007”, 2007, referat nr 47.
  13. Marusak P.: Układy sterowania z regulatorami predykcyjnymi tolerujące uszkodzenia elementów wykonawczych: modyfikacja warstwy optymalizacji. „Pomiary Automatyka Robotyka” 2’2007, CD-ROM „Materiały konferencyjne Automation 2007”, 2007, referat nr 48.
  14. Marusak P.: Easily reconfigurable analytical fuzzy predictive controllers: actuator faults handling. “Lecture Notes in Computer Science”, vol. 5370, 2008, 396-405.
  15. Marusak P.: Efficient model predictive control algorithm with fuzzy approximations of nonlinear models. “Lecture Notes in Computer Science”, vol. 5495, 2009, 448-457.
  16. Marusak P.: Disturbance measurement utilization in easily reconfigurable fuzzy predictive controllers: sensor fault tolerance and other benefits. “Lecture Notes in Computer Science” (Lecture Notes in Artificial Intelligence), vol. 6086, 2010, 551-559.
  17. Marusak P., Tatjewski P.: Actuator fault tolerance in control systems with predictive constrained set-point optimizers. “International Journal of Applied Mathematics and Computer Science”, vol. 18, no. 4, 2008, 539-551.
  18. Morari M., Lee J.H.: Model predictive control: past, present and future. “Computers and Chemical Engineering”, vol. 23, 1999, 667-682.
  19. Rossiter J.A.: Model-based predictive control, a practical approach. CRC Press, Boca Raton, 2003.
  20. Tatjewski P.: Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych: struktury i algorytmy. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2002.
  21. Tatjewski P.: Model predictive control in fault-tolerant control systems. Proc. Diagnostics of Processes and Systems 2011, Zamość, 2011.
  22. Venkatasubramanian V., Rengaswamy R., Yin K., Kavuri S.N.: A review of process fault detection and diagnosis. “Computers and Chemical Engineering”, vol. 27, 293-346, 2003.
  23. Yetendje A., Seron M.M., De Dona J.A.: Robust MPC design for fault-tolerance of constrained multisensor linear systems. Proc. 2010 Conference on Control and Fault Tolerant Systems, Nicea, Francja, 2010, 752-758.
  24. Yetendje A., Seron M.M., De Dona J.A.: Robust MPC multicontroller design for actuator faulttolerance of constrained systems, Proc. 18th IFAC World Congress, Mediolan, Włochy, 2011.