[論文レビュー] Plug-and-play fault diagnosis and control-reconfiguration for a class of nonlinear large-scale constrained systems

Stefano Riverso, Francesca Boem+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2014

Fault Detection and Control Systems参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、非線形大規模システム（LSS）におけるプラグアンドプレイ（PnP）故障診断および制御再構成フレームワークを、分散モデル予測制御（DiMPC）と分散故障検出（FD）を用いて提案する。故障サブシステムの安全な抜き差しと再接続を可能にすることで、局所的設計とモデル不確実性に対するロバスト性によって、全体系の安定性と制約満足性を保証する。

ABSTRACT

This paper deals with a novel Plug-and-Play (PnP) architecture for the control and monitoring of Large-Scale Systems (LSSs). The proposed approach integrates a distributed Model Predictive Control (MPC) strategy with a distributed Fault Detection (FD) architecture and methodology in a PnP framework. The basic concept is to use the FD scheme as an autonomous decision support system: once a fault is detected, the faulty subsystem can be unplugged to avoid the propagation of the fault in the interconnected LSS. Analogously, once the issue has been solved, the disconnected subsystem can be re-plugged-in. PnP design of local controllers and detectors allow these operations to be performed safely, i.e. without spoiling stability and constraint satisfaction for the whole LSS. The PnP distributed MPC is derived for a class of nonlinear LSS and an integrated PnP distributed FD architecture is proposed. Simulation results show the effectiveness and the potential of the general methodology.

研究の動機と目的

• 大規模システム（LSS）における故障の拡大を防ぐために、自己調整型の故障検出とサブシステムの隔離を可能にする。
• 故障サブシステムの安全な分離と再接続を可能にする、プラグアンドプレイ（PnP）アーキテクチャを構築する。
• PnP操作中の全体系の安定性と再帰的実行可能性を、局所的制御器および検出器の設計によって保証する。
• 非線形かつ制約付きLSSに対して、新規のPnP分散故障検出アーキテクチャと分散MPCを統合する。
• 制御と診断のための異なるモデル化およびサンプリングレートを、制御と診断のモデルを分離することで実現する。

提案手法

• グローバルなシステム知識を必要としない、局所的設計アプローチを採用。各ローカル制御器および故障検出器は、親サブシステムからのみの情報に基づいて合成される。
• 状態および入力制約を有する非線形LSSのクラスに対して、分散モデル予測制御（DiMPC）戦略を実装する。
• MPCで使用されるモデルとは異なるローカルモデルを用いた分散故障検出（FD）方式を設計し、モデル不確実性および測定不確実性に対するロバスト性を向上させる。
• Lyapunovに基づく解析を用いて、抜き差し前後における安定性と制約満足性を検証するプラグアンドプレイメカニズムを適用する。
• 集合論的ツールおよびロバストネス解析（例：ロバスト制御不変集合、集合の逆像）を用い、再帰的実行可能性と原点への収束を保証する。
• 閉ループ系のロバスト制御不変（RCI）集合がPnP操作下でも保存されることを活用し、長期的安定性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散故障検出アーキテクチャを設計することで、故障サブシステムの安全な抜き差しを可能にし、全体系の安定性や制約満足性を損なわないか？
• RQ2 状態および入力制約を有する非線形大規模システムに対して、プラグアンドプレイ制御再構成メカニズムをどのように設計できるか？
• RQ3 PnPフレームワークにおいて、制御と診断に異なるモデルを使用できる範囲はどの程度であり、システム全体の安定性を維持できるか？
• RQ4 修理済みサブシステムの再接続時に、他のすべてのローカル制御器や検出器の再調整を必要としないための条件は何か？
• RQ5 サブシステムが分離され、後に再接続された後も、システムが再帰的実行可能性および原点への収束を維持できるか？

主な発見

• 提案されたPnPアーキテクチャにより、故障サブシステムの抜き差しによって、残りのすべてのサブシステムの安定性と制約満足性が保たれる。
• プラグイン条件が検証されていれば、修理済みサブシステムの再接続に伴い、他のローカル制御器や故障検出器の再調整は不要である。
• 全体系のロバスト制御不変（RCI）集合が保存されているという仮定の下で、再帰的実行可能性と原点への収束が保証される。
• MPCで使用されるモデルとは異なるローカルモデルを用いることで、故障検出方式はモデル不確実性および測定不確実性に対してロバストである。
• 理論的解析により、PnP操作後の閉ループ系が安定かつ制約を満たすことが証明され、Lyapunovの議論によって収束が確立される。
• フレームワークにより、制御部と診断部間で異なるサンプリングレートを用いることが可能となり、リアルタイムシステムへの実用的導入性が向上する。