[論文レビュー] Monitoring Link Faults in Nonlinear Diffusively-coupled Networks

Miel Sharf, Daniel Zelazo|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2019

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 66被引用数 14

ひとこと要約

本稿では、最大平衡独立パッシブ（MEIP）なエージェントおよび制御系を備えた非線形拡散結合型マルチエージェントシステムに対して、データ駆動型でモデルベースの故障検出・同定（FDI）プロトコルを提案する。エッジ指示ベクトルと収束アサーションプロトコルを活用することで、故障なし状態と故障状態との間を漸近的に区別可能となり、グラフ理論的保証が得られる：k-連結グラフでは最大k−2個の故障を同定可能である。本手法はMEIP特性のみを必要とし、ネットワークトポロジー以外の詳細なモデル知識は不要である。

ABSTRACT

Fault detection and isolation is an area of engineering dealing with designing on-line protocols for systems that allow one to identify the existence of faults, pinpoint their exact location, and overcome them. We consider the case of multi-agent systems, where faults correspond to the disappearance of links in the underlying graph, simulating a communication failure between the corresponding agents. We study the case in which the agents and controllers are maximal equilibrium-independent passive (MEIP), and use the known connection between steady-states of these multi-agent systems and network optimization theory. We first study asymptotic methods of differentiating the faultless system from its faulty versions by studying their steady-state outputs. We explain how to apply the asymptotic differentiation to detect and isolate communication faults, with graph-theoretic guarantees on the number of faults that can be isolated, assuming the existence of a "convergence assertion protocol", a data-driven method of asserting that a multi-agent system converges to a conjectured limit. We then construct two data-driven model-based convergence assertion protocols. We demonstrate our results by a case study.

研究の動機と目的

• 通信リンクの故障が生じる非線形マルチエージェントシステムにおけるネットワーク障害検出・同定（FDI）を解決すること。これは一般的ではあるが、まだ十分に検討されていない課題である。
• 完全なシステムモデルを必要とせず、パッシブ性特性とネットワークトポロジーのみに依存するプロトコルを開発すること。
• 接続性（例：k-連結グラフ）に基づいて、検出可能および同定可能な障害数にグラフ理論的保証を与えること。
• 実時間でのシステム収束を確認できるデータ駆動型の収束アサーションプロトコルを設計し、望ましい定常状態への収束を検証可能にすること。

提案手法

• 個々のリンク障害が定常出力に与える影響を符号化するためのエッジ指示ベクトルを用い、システム構成間の漸近的区別を可能にする。
• 収束アサーションプロトコルを導入する——これはデータ駆動型手法であり、マルチエージェントシステムが推定された定常状態に収束しているかどうかを検証し、実時間でのFDIを可能にする。
• 時間経過に伴うシステム行動をモニタリングするためのプロファイルベースのサンプリング手法を採用し、リンク障害を示す偏差を検出する。
• パッシブ性理論に基づく2つの収束アサーションプロトコルを構築する：1つは高レートサンプリングを用い、もう1つは収束プロファイル手法を用いる。両者ともMEIP仮定の下で正しく証明されている。
• ネットワーク最適化の双対性（最適フロー問題とポテンシャル問題）を適用し、定常出力を双対ネットワーク最適化問題の解に関連付ける。
• 制御系出力にランダムバイアスを注入することで、故障なし状態と故障状態との間の漸近的区別可能性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非線形拡散結合型マルチエージェントシステムにおいて、エージェントや制御系の動的特性を完全に把握しない状況でも、故障検出・同定が可能か？
• RQ2 ネットワーク接続性（特にk-連結性）は、同定可能な障害数にどのように影響するか？
• RQ3 パッシブ性および出力測定値のみを用いて、実時間でのFDIを可能にするデータ駆動型収束アサーションプロトコルを構築可能か？
• RQ4 エッジ指示ベクトルは、リンク障害有無のシステム状態間の漸近的区別をどのように可能にするか？
• RQ5 提案されたFDIプロトコルは、車両速度同期のような非線形で現実世界のシナリオにおいて、どのように実装・検証可能か？

主な発見

• 提案されたFDIプロトコルは、k-連結グラフにおいて最大k−2個の障害を検出・同定可能であり、同定可能な障害数にグラフ理論的上限を与える。
• 2-連結グラフの場合、任意の数の通信障害を検出可能であり、最大k−2個を同定可能である。
• MEIP特性とランダムバイアス注入のみを用いて、故障なし状態と故障状態との間で漸近的区別が保証される。
• 収束アサーションプロトコルにより、出力測定値のみを用いて定常状態への収束を検証可能となり、実時間でのFDIが可能である。
• 20台の車両を用いた事例研究では、収束前でさえ複数の障害を正常に検出・同定し、安定な速度同期を維持した。
• プロファイルベースの収束アサーション手法は低レートサンプリングを可能とし、収束速度の保証を提供するが、高レート手法は関数の逆演算を回避できるが、より頻繁な測定を要する。