A Fault Detection Method for Uncertain Continuous and Discrete-Time Systems

불확실한 연속형 및 이산형 시스템에서의 이상검출법

This paper proposes a model-based fault detection method for linear/nonlinear system having modelling errors, nonlinearities and measurement noise. The system model is represented by the unified operator [5] in order to apply to both the continuous-time and discrete-time problems. The fault detection method suggested here accounts for the effects of noise, model mismatch and nonlinearities. Modelling errors are depicted by additive forms and the nominal model denominator is fixed via prior experiments in order to quantify the nucertainty bound on the parameter estima-tion. The least square method is used to estimate the numerator parameters of the nominal model. performance than traditional methods.

이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.