[論文レビュー] Value of structural health monitoring quantification in partially observable stochastic environments.

Charalampos Andriotis, Konstantinos G. Papakonstantinou+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 28, 2019

Probabilistic and Robust Engineering Design被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、部分的に観測可能な確率的環境において、情報の価値（VoI）および構造健康モニタリングの価値（VoSHM）を定量化する一般化されたフレームワークを提案する。部分的観測マルコフ意思決定過程（POMDPs）を用い、信念空間全体にわたる最適方策の近似にポイントベースソルバーを活用することで、不確実性下での劣化する工学的システムのライフサイクル制御において、効率的かつグローバルに最適な意思決定が可能になる。

ABSTRACT

Sequential decision-making under uncertainty for optimal life-cycle control of deteriorating engineering systems and infrastructure entails two fundamental classes of decisions. The first class pertains to the various structural interventions, which can directly modify the existing properties of the system, while the second class refers to prescribing appropriate inspection and monitoring schemes, which are essential for updating our existing knowledge about the system states. The latter have to rely on quantifiable measures of efficiency, determined on the basis of objective criteria that, among others, consider the Value of Information (VoI) of different observational strategies, and the Value of Structural Health Monitoring (VoSHM) over the entire system life-cycle. In this work, we present general solutions for quantifying the VoI and VoSHM in partially observable stochastic domains, and although our definitions and methodology are general, we are particularly emphasizing and describing the role of Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) in solving this problem, due to their advantageous theoretical and practical attributes in estimating arbitrarily well globally optimal policies. POMDP formulations are articulated for different structural environments having shared intervention actions but diversified inspection and monitoring options, thus enabling VoI and VoSHM estimation through their differentiated stochastic optimal control policies. POMDP solutions are derived using point-based solvers, which can efficiently approximate the POMDP value functions through Bellman backups at selected reachable points of the belief space. The suggested methodology is applied on stationary and non-stationary deteriorating environments, with both infinite and finite planning horizons, featuring single- or multi-component engineering systems.

研究の動機と目的

• 部分的に観測可能な確率的環境における情報の価値（VoI）を定量化する一般化された手法を開発すること。
• このフレームワークを拡張し、工学的システムの全ライフサイクルにわたる構造健康モニタリングの価値（VoSHM）を定量化すること。
• 構造的補修とモニタリング戦略を統合することで、不確実性下における最適な逐次的意思決定を可能にすること。
• 有限および無限の計画期間を持つ定常および非定常な劣化システムに、このフレームワークを適用すること。
• 共通の干渉行動を共有するが、点検およびモニタリングオプションが異なる複数の部品を含むシステムをサポートするため、多様な点検・モニタリング選択肢を統一されたPOMDPフレームワーク内でモデル化すること。

提案手法

• ライフサイクル制御問題を、システム状態の不確実性をモデル化する部分的観測マルコフ意思決定過程（POMDPs）として定式化する。
• 選択された到達可能な信念点におけるベルマンバックアップを用いて、POMDPの価値関数を効率的に近似するポイントベースソルバーを採用する。
• POMDPの解から導出される確率的最適制御方策を用い、異なるモニタリング戦略間でのVoIおよびVoSHMの比較と定量化を実現する。
• 共通の干渉行動を共有するが、点検およびモニタリングオプションが異なる単一および複数の部品システムをサポートする。
• 異なる観測戦略下での最適方策の性能差を分析することで、VoIおよびVoSHMの推定を可能にする。
• 無限および有限の計画期間を持つシステムに、定常および非定常な劣化プロセスを含めて適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構造的システムにおいて、部分的に観測可能な確率的環境下で情報の価値（VoI）を体系的に定量化する方法は何か？
• RQ2 劣化するインfraストラクチャのライフサイクル管理において、点検、モニタリング、および干渉戦略の最適なトレードオフは何か？
• RQ3 構造健康モニタリングの価値（VoSHM）は、異なるシステムの劣化パターンや計画期間に応じてどのように変化するか？
• RQ4 POMDPベースのソリューションは、不確実性下での逐次的意思決定に対して、どのようにグローバルに最適な方策を提供できるか？
• RQ5 多様なモニタリングオプションは、全体のシステム制御性能およびコスト効率にどのように影響を与えるか？

主な発見

• POMDPベースのフレームワークにより、異なる観測戦略から導出された最適制御方策を比較することで、VoIおよびVoSHMの正確な定量化が可能になった。
• ポイントベースソルバーは、高次元の信念空間における価値関数の近似に対して、効率的かつスケーラブルなアプローチを提供する。
• 本手法は、有限および無限の計画期間、定常および非定常な劣化環境の両方において、最適な意思決定を効果的にサポートした。
• フレームワークは単一および複数の部品システムの両方で一貫した性能を示し、計算の実行可能性を維持した。
• 結果から、VoSHMはシステムの複雑さと劣化ダイナミクスに大きく依存しており、カスタマイズされたモニタリング戦略の重要性が浮き彫りになった。
• 本手法により、干渉コストに比して情報の増加が最大になるコスト効率の高いモニタリングスキームの特定が可能になった。