[논문 리뷰] Value of structural health monitoring quantification in partially observable stochastic environments.

Charalampos Andriotis, Konstantinos G. Papakonstantinou외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 28.

Probabilistic and Robust Engineering Design인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 부분적으로 관찰 가능한 확률적 환경에서 정보의 가치(Value of Information, VoI)와 구조적 건강 모니터링의 가치(Structural Health Monitoring, VoSHM)를 정량화하기 위한 일반적인 프레임워크를 제안한다. 부분적 관찰 가능한 마르코프 의사결정 과정(POMDPs)을 사용하여 신뢰도 공간에서 최적 정책을 근사함으로써, 불확실성 하에서의 내구성 공학 시스템 수명주기 제어를 위한 효율적이고 전역 최적의 의사결정을 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 부분적으로 관찰 가능한 확률적 환경에서 정보의 가치(VoI)를 정량화하기 위한 일반적인 방법론을 개발하는 것.
• 이 프레임워크를 확장하여 공학 시스템의 전체 수명주기 동안 구조적 건강 모니터링의 가치(VoSHM)를 정량화하는 것.
• 구조적 개입 및 모니터링 전략을 통합하여 불확실성 하에서 최적의 순차적 의사결정을 가능하게 하는 것.
• 유한 및 무한 계획 수명주기 모두를 포함한 정적 및 비정적 노후화 시스템에 이 프레임워크를 적용하는 것.
• 공통된 개입 조치를 공유하지만 다양한 점검 및 모니터링 옵션을 갖춘 다중 구성 요소 시스템을 지원하기 위해 통합된 POMDP 프레임워크 내에서 다양화된 점검 및 모니터링 옵션을 모델링하는 것.

제안 방법

• 논문은 시스템 상태의 불확실성을 모델링하기 위해 수명주기 제어 문제를 부분적 관찰 가능한 마르코프 의사결정 과정(POMDPs)으로 수립한다.
• 선택된 접근 가능한 신뢰도 점들에서 벨먼 백업을 통해 POMDP의 가치 함수를 효율적으로 근사하기 위해 점 기반 솔버를 사용한다.
• POMDP 솔루션에서 유도된 확률적 최적 제어 정책을 사용하여 다양한 모니터링 전략 간의 VoI 및 VoSHM를 비교하고 정량화한다.
• 공통된 개입 조치를 공유하지만 점검 및 모니터링 옵션이 다른 단일 및 다중 구성 요소 시스템을 모두 지원하는 프레임워크이다.
• 다른 관측 전략 하에서 최적 정책의 성능 차이를 분석함으로써 VoI 및 VoSHM 추정을 가능하게 한다.
• 이 방법은 무한 및 유한 계획 수명주기 모두에 적용되며, 정적 및 비정적 노후화 과정을 포함한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 부분적으로 관찰 가능한 확률적 환경에서 구조 시스템에 대해 정보의 가치(VoI)를 체계적으로 정량화하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 노후화된 인프라의 수명주기 관리에서 점검, 모니터링 및 개입 전략 간의 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 시스템의 노후화 패턴과 계획 수명주기에 따라 구조적 건강 모니터링의 가치(VoSHM)는 어떻게 변화하는가?
• RQ4 POMDP 기반 솔루션은 순차적 의사결정에서 전역 최적 정책을 제공하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ5 다양화된 모니터링 옵션은 전체 시스템 제어 성능과 비용 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• POMDP 기반 프레임워크는 다양한 관측 전략에서 유도된 최적 제어 정책을 비교함으로써 VoI 및 VoSHM의 정확한 정량화를 가능하게 한다.
• 점 기반 솔버는 고차원 신뢰도 공간에서 가치 함수를 근사하는 데 있어 효율적이고 확장 가능한 접근법을 제공한다.
• 이 방법은 유한 및 무한 계획 수명주기, 정적 및 비정적 노후화 환경 모두에서 최적의 의사결정을 지원하는 데 성공했다.
• 프레임워크는 단일 및 다중 구성 요소 시스템 모두에서 일관된 성능을 보이며 계산 가능성을 유지한다.
• 결과는 VoSHM가 시스템의 복잡성과 노후화 역학에 따라 크게 달라지며, 맞춤형 모니터링 전략의 중요성을 부각시킨다.
• 이 방법은 개입 비용 대비 정보 수확량을 극대화하는 비용 효율적인 모니터링 체계를 식별하는 데 기여한다.