[论文解读] Diagnosis of Switching Systems using Hybrid Bond Graph

Taher Mekki, Slim Triki+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 7, 2013

Fault Detection and Control Systems参考文献 18被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于混合 bond 图（HBG）的故障诊断方法，用于切换系统，结合定量与定性方法。该方法利用全局分析冗余关系（GARRs）进行定量故障检测，利用时序因果图（TCG）实现定性功能冗余，从而在所有系统运行模式下系统化地生成和评估残差。

ABSTRACT

Hybrid Bond Graph (HBG) is a Bond Graph-based modelling approach which provides an effective tool not only for dynamic modeling but also for fault detection and isolation (FDI) of switching systems. Bond graph (BG) has been proven useful for FDI for continuous systems. In addition, BG provides the causal relations between systems variables which allow FDI algorithms to be developed systematically from the graph. There are many methods that exploit structural relations and functional redundancy in the system model to find efficient solutions for the residual generation and residual evaluation steps in FDI of switching systems. This paper describes two different techniques, quantitative and qualitative, based on common modelling approach that employs HBG. In quantitative approach, global analytical redundancy relationships (GARRs) are derived from the HBG model with a specified causality assignment procedure. GARRs describe the system behaviour at all of its operating modes. In qualitative approach, functional redundancy can be captured by a Temporal Causal Graph (TCG), a directed graph that may include temporal information

研究动机与目标

• 解决切换系统中存在的故障诊断挑战，此类系统具有多种运行模式和复杂动态特性。
• 将 bond 图建模的应用范围从连续系统扩展至具有离散跳变的混合型、切换型系统。
• 基于 HBG 模型中捕捉的结构与功能冗余，开发系统化的故障检测与隔离（FDI）方法。
• 在统一的 HBG 框架内整合定量与定性分析技术，以提升诊断覆盖范围。
• 利用因果与时间关系，实现对所有系统模式下均鲁棒的残差生成与评估。

提出的方法

• 采用混合 bond 图（HBG）建模方法，以表征包含连续与离散组件的切换系统的动态行为。
• 应用指定的因果分配程序，推导出用于定量故障检测的全局分析冗余关系（GARRs）。
• 利用 HBG 模型构建时序因果图（TCG），即一种融合时间信息的有向图，用于表征功能冗余。
• 利用 HBG 中的因果关系，系统化地推导出用于故障检测与隔离的残差。
• 结合结构分析与功能冗余，提升所有运行模式下诊断的准确性与鲁棒性。
• 利用 HBG 同时建模能量流动与模式转换的能力，实现统一建模与诊断。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用混合 bond 图对具有多种运行模式的切换系统进行建模？
• RQ2 全局分析冗余关系（GARRs）在实现所有系统模式下故障检测中发挥何种作用？
• RQ3 HBG 中的时间与因果关系如何用于捕捉功能冗余以支持定性诊断？
• RQ4 基于 HBG 的统一建模框架能否同时支持切换系统中的定量与定性故障诊断？
• RQ5 与传统方法相比，所提出方法在故障检测与隔离性能方面有何提升？

主要发现

• HBG 模型成功捕捉了切换系统在所有运行模式下的动态行为，实现了全面的故障诊断。
• 从 HBG 衍生出的全局分析冗余关系（GARRs）为所有系统模式下残差生成提供了系统化基础。
• 时序因果图（TCG）有效表征了具有时间依赖性的功能冗余，支持定性故障诊断。
• 在 HBG 框架内整合定量与定性方法，显著提升了诊断覆盖范围与鲁棒性。
• 该方法可从模型出发系统化地开发 FDI 算法，降低设计复杂度并提高可靠性。
• 通过在切换系统上的应用验证了该方法，结果表明基于 GARRs 和 TCG 能够有效实现故障检测与隔离。