[논문 리뷰] Distributed Adaptive Fault-Tolerant Control of Uncertain Multi-Agent Systems

Mohsen Khalili, Xiaodong Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 20.

Distributed Control Multi-Agent Systems인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 비선형 불확실 다중 에이전트 시스템을 대상으로 분산 적응 고장내성 제어(FTC) 방식을 제안하며, 국소 측정값과 이웃 에이전트 정보를 이용해 고장 탐지, 고립 및 재구성 과정을 적응형 추정기와 제어기로 수행한다. 주요 기여는 다양한 고장 모드, 즉 고장 탐지 이전, 고장 탐지에서 고립까지의 지연, 고립 이후 단계에서 리더-팔로워 동기화 및 폐루프 안정성을 엄밀히 확립한 데 있다.

ABSTRACT

This paper presents an adaptive fault-tolerant control (FTC) scheme for a class of nonlinear uncertain multi-agent systems. A local FTC scheme is designed for each agent using local measurements and suitable information exchanged between neighboring agents. Each local FTC scheme consists of a fault diagnosis module and a reconfigurable controller module comprised of a baseline controller and two adaptive fault-tolerant controllers activated after fault detection and after fault isolation, respectively. Under certain assumptions, the closed-loop system's stability and leader-follower consensus properties are rigorously established under different modes of the FTC system, including the time-period before possible fault detection, between fault detection and possible isolation, and after fault isolation.

연구 동기 및 목표

• 대규모 분산 다중 에이전트 시스템에서 비선형 불확실 동역학과 잠재적 고장을 고려할 때 시스템 신뢰성을 유지하는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 중앙집중식 계산 및 통신 오버헤드를 피하는 분산 고장내성 제어 아키텍처를 개발하기 위해.
• 국소 및 이웃 에이전트 데이터만을 사용하여 실시간 고장 탐지, 고립 및 제어기 재구성 가능성을 확보하기 위해.
• 고장 탐지 및 고립 간 지연 시간 동안을 포함한 다중 고장 모드에서 리더-팔로워 동기화 및 폐루프 안정성을 보장하기 위해.
• 중앙집중식 FTC 방법을 비선형 불확실성과 액추에이터/공정 고장을 포함한 리더-팔로워 다중 에이전트 형성으로 확장하기 위해.

제안 방법

• 각 에이전트는 고장 탐지(FDE)용 하나, 고장 고립(FIE)용 다수의 비선형 적응 추정기로 구성된 국소 고장 진단 모듈을 갖춘다.
• FDE는 관측기 이득 $ h_i = 2 $ 를 사용하는 잔차 기반 임계값 설정 방식을 통해 실시간으로 이상 징후를 탐지한다.
• FIE는 서로 다른 이득 $ \lambda_i = 10 $ 을 가진 다수의 추정기를 사용하여 잔차의 행동이 임계값과 비교될 때 고장 유형을 고립한다.
• 21개의 뉴런과 조정 가능한 파rameter를 갖는 라디얼 기저 함수(RBF) 신경망이 고장 탐지 후 미지의 공정 고장을 근사하기 위해 사용되며, 오차 한계를 위해 $ \Gamma_i = 5 $ 와 $ \bar{\delta}_i = 1 $ 이 사용된다.
• 재구성 가능한 제어기는 기본 제어기와 고장 탐지 및 고립 이후에 각각 활성화되는 두 개의 적응형 FTC 제어기를 포함하며, 적응 이득은 $ \Upsilon_i = 2 $, $ \bar{\Gamma}_i = 1 $, $ \Gamma_i = 0.2 $ 이다.
• 제어기 재구성은 공정 고장을 위한 중심 $ O_i^1 = 0.5 $, 반지름 $ R_i^1 = 0.5 $ 과 액추에이터 고장을 위한 중심 $ O_i^2 = -0.4 $, 반지름 $ R_i^2 = 0.4 $ 를 갖는 매개변수 투영 기법을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비선형 불확실성과 공정 및 액추에이터 고장을 고려할 때 분산 FTC 방식이 리더-팔로워 다중 에이전트 시스템에서 동기화를 유지할 수 있는가?
• RQ2 중앙 집중식 모니터링 없이 국소 및 이웃 에이전트 정보만을 사용하여 고장 탐지 및 고립을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ3 고장 탐지와 고립 사이의 지연 시간 동안 안정성과 동기화를 보장하는 제어기 재구성 전략은 무엇인가?
• RQ4 적응형 추정기와 신경망은 미지의 비선형 고장 동역학을 다루는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ5 모든 고장 모드인 고장 탐지 이전, 고장 탐지에서 고립까지의 단계, 고립 이후 단계에서 폐루프 시스템의 안정성과 동기화 성질은 어떻게 되는가?

주요 결과

• 고장 발생 후 1초 이내에 고장 탐지가 이루어지며, $ t = 5 $ 초 이후 잔차가 즉시 임계값을 초과함으로써 확인된다.
• 고장 고립이 성공적으로 수행되었으며, 정확한 고장 유형(공정 고장)에 대한 잔차는 임계값 이하를 유지하지만, 잘못된 고장 유형은 임계값을 초과하여 정확한 식별이 가능하다.
• 적응형 FTC 제어기를 사용하여 리더-팔로워 동기화가 달성되었으며, 그 증거로 그림 3에서 추적 오차 수렴이 관찰된다.
• FTC 없이 고장 발생 후 추적 오차가 발산하는 것으로 확인되었으며, 그림 4에서 이를 통해 제안된 방식의 필요성을 확인할 수 있다.
• RBF 신경망은 고장 탐지 후에 미지의 공정 고장 함수를 효과적으로 근사하며, 초기 가중치는 0이고 학습률 $ \Gamma_i = 5 $ 를 사용한다.
• 모든 고장 모드에서 폐루프 안정성과 동기화를 유지하며, 고장 탐지와 고립 사이의 일시적 단계 동안에도 이는 이론적 분석을 통해 엄밀히 입증되었다.