Fault detection and isolation in nonlinear systems : observer and energy-balance based approaches

Due to the increasing complexity of modern technical processes, the most critical issues in the design of an automated system nowadays are safety/reliability, higher performance and cost efficiency. Faults in process components can lead to a considerable reduce of the efficiency of the process, quality of the product and in some cases even result in fatalities. In order to avert these losses, an efficient diagnosis of the faults plays a central role. Therefore, fault diagnosis is becoming an essential part of modern control systems. Fault diagnosis of linear dynamical systems has been extensively studied since decades and well-established techniques exist in the literature. However, fault diagnosis for nonlinear dynamical systems is yet an active field of research. Since most of real systems are nonlinear in nature, classically, linear fault diagnosis techniques have been applied to nonlinear systems based on the linearized system model around an operating point. The drawback of this approach is the limited fault diagnosis performance. In order to fulfill the increasing demand of more effective fault diagnosis systems for nonlinear processes, a lot of attention has been paid to nonlinear fault diagnosis techniques, which is the major topic of this thesis. Different from linear systems, there is no uniform solution for the fault diagnosis of general nonlinear systems. Various schemes have been proposed for nonlinear systems with special structures. Among them, Lipschitz nonlinear systems have been intensively studied, since on one hand more general nonlinear systems can be transformed into Lipschitz nonlinear systems, and on the other hand, many linear fault diagnosis approaches can be extended to this kind of nonlinear systems. For Lipschitz nonlinear systems, observer-based fault detection approach has been mostly applied, which consists of an observer-based residual generator and a residual evaluator. Classically, residual generator and residual evaluator are designed separately. Since the performance of fault detection system is decided by residual generator and evaluator together, it can be expected that, higher fault detection performance can be achieved by designing these two units in an integrated manner instead of separate handling of them. Motivated by this fact, an integrated design approach of observer-based residual generator and evaluator is proposed for Lipschitz nonlinear systems. Besides the schemes extended from linear methods (i.e. observer-based approach, parity space approach etc.), new nonlinear fault diagnosis techniques have also been studied recently, which can be effectively applied to complex nonlinear systems i.e. switched nonlinear systems, hybrid nonlinear systems etc. Among them, new fault diagnosis schemes based on passivity and energy-balance which are closely related to system “energy” have a great potential due to their clear physical meanings. In this thesis, this approach is extended to a complete fault detection and isolation framework with the focus on passive nonlinear systems. The fault diagnosis methodologies proposed in this thesis are tested with the design examples in the respective chapters and with the robot manipulator benchmark problem. The simulation results show the effectiveness of the proposed schemes.

Aufgrund der zunehmenden Komplexität moderner technischer Verfahren sind heutzutage Sicherheit/Zuverlässigkeit, höhere Leistung und Kosteneffizienz wichtige Probleme bei der Gestaltung eines automatisierten Systems. Fehler in Prozesskomponenten führen zu einer erheblichen Reduzierung im Wirkungsgrad des Prozesses, in der Qualität des Produktes und können im schlimmsten Fall sogar katastrophale Folgen haben. Um dies zu vermeiden ist eine effiziente Diagnose der Fehler von zentraler Bedeutung. Fehlerdiagnose ist daher ein wesentlicher Bestandteil von modernen Steuerungssystemen geworden. Die Fehlerdiagnose bei linearen dynamischen Systemen wurde seit Jahrzehnten ausführlich untersucht und gut etablierte Techniken existieren in der Literatur, dagegen ist die Fehlerdiagnose für nichtlineare dynamische Systeme noch ein aktives Forschungsfeld. Da die meisten realen Systemen nichtlineare sind, werden lineare Fehlerdiagnosetechniken meistens auf ein linearisiertes Systemmodell angewendet, was sich jedoch nachteilig auf die Leistung auswirkt. Deshalb gewinnt nichtlineare Fehlerdiagnosetechnik zur Erfüllung der wachsenden Nachfrage nach einer besseren Fehlerdiagnose für nichtlineare Prozesse immer mehr an Bedeutung und ist daher das Hauptthema dieser Dissertation. Da es keine einheitliche Lösung für die Fehlerdiagnose allgemeiner nichtlinearer Systeme gibt werden bestimmte nichtlineare Systeme mit speziellen Strukturen untersucht. Unter ihnen sind besonders die Lipschitz Systeme intensiv untersucht worden, da einerseits viele allgemeine nichtlineare Systeme in Lipschitz Systeme umgewandelt werden können und andererseits viele lineare Fehlerdiagnose Ansätze für diese Art von nichtlinearen Systemen erweitert werden können. Für Lipschitz Systeme werden meist beobachtergestützte Fehlerdetektionsverfahren verwendet, die aus einem Residuengenerator und einer Residuenauswertung bestehen. Klassischerweise werden Residuengenerator und Residuenauswertung getrennt entworfen. Da die Leistung der Fehlerdetektion sowohl von Residuengenerator als auch von Residuenauswertung gemeinsam abhängt, ist zu erwarten, dass eine höhere Fehlererkennungsleistung erreicht werden kann, wenn der Entwurf dieser beiden Einheiten integriert erfolgt. Deshalb wird hier ein integrierter Design-Ansatz zur beobachtergestützten Fehlererkennung für Lipschitz Systeme vorgeschlagen. Neben der Erweiterung von linearen Methoden (beobachtergestützter Ansatz, Paritäts Raum Ansatz usw.) werden neue, nichtlineare Fehlerdiagnosetechniken seit kurzem untersucht, die auch auf komplexe, nichtlineare Systeme (geschaltete nichtlineare Systeme, hybride nichtlineare Systeme usw.) angewendet werden können. Unter ihnen besonders Passivitäts- und Energie-Bilanz- gestützte Verfahren, die eng mit der " Systemenergien" verbunden sind, ein großes Potenzial durch ihre klare physikalische Bedeutung. Diese Verfahren werden in dieser Dissertation zu einer vollständigen Fehlererkennungs- und Isolationsmethodik mit dem Fokus auf passive nichtlineare Systeme erweitert. Die gezeigten Algorithmen werden in den entsprechenden Kapiteln anhand von numerischen Beispielen getestet. Weiterhin wird die Verwendung der Algorithmen an dem geläufigen Beispielprozess eines Roboter Manipulators gezeigt um deren Nutzen und Anwendbarkeit zu demonstrieren.

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