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Adaptive threshold generation in robust fault detection using interval models: Time-domain and frequency-domain approaches

机译:使用区间模型的鲁棒故障检测中的自适应阈值生成:时域和频域方法

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摘要

In this paper, robust fault detection is addressed on the basis of evaluating the residual energy that it is compared against worst-case value (threshold) generated considering parametric modeling uncertainty\udusing interval models. The evaluation of the residual/threshold energy can be performed either in the time or frequency domain. This paper proposes methods to compute such energy in the two domains. The first method generates the adaptive threshold in the time domain through determining the worst-case time evolution of the residual energy using a zonotope-based algorithm. The second method evaluates the worstcase energy evolution in the frequency domain using the Kharitonov polynomials. Results obtained using both approaches are related through the Parseval’s theorem. Finally, two application examples (a smart servoactuator and a two DOFs helicopter) will be used to assess the validity of the proposed approaches and compare the results obtained.
机译:本文在评估剩余能量的基础上,提出了鲁棒的故障检测方法,将其与考虑参数化建模不确定性\使用间隔模型的最坏情况值(阈值)进行比较。剩余/阈值能量的评估可以在时域或频域中进行。本文提出了在两个域中计算此类能量的方法。第一种方法是使用基于区域同位素的算法,通过确定残余能量的最坏情况时间演化,在时域中生成自适应阈值。第二种方法使用Kharitonov多项式评估频域中最坏情况的能量演化。通过Parseval定理,使用这两种方法获得的结果都相关。最后,将使用两个应用示例(一个智能伺服执行器和两个自由度直升机)来评估所提出方法的有效性并比较所获得的结果。

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