26,089 research outputs found
Methods of Technical Prognostics Applicable to Embedded Systems
Hlavní cílem dizertace je poskytnutí uceleného pohledu na problematiku technické prognostiky, která nachází uplatnění v tzv. prediktivní údržbě založené na trvalém monitorování zařízení a odhadu úrovně degradace systému či jeho zbývající životnosti a to zejména v oblasti komplexních zařízení a strojů. V současnosti je technická diagnostika poměrně dobře zmapovaná a reálně nasazená na rozdíl od technické prognostiky, která je stále rozvíjejícím se oborem, který ovšem postrádá větší množství reálných aplikaci a navíc ne všechny metody jsou dostatečně přesné a aplikovatelné pro embedded systémy. Dizertační práce přináší přehled základních metod použitelných pro účely predikce zbývající užitné životnosti, jsou zde popsány metriky pomocí, kterých je možné jednotlivé přístupy porovnávat ať už z pohledu přesnosti, ale také i z pohledu výpočetní náročnosti. Jedno z dizertačních jader tvoří doporučení a postup pro výběr vhodné prognostické metody s ohledem na prognostická kritéria. Dalším dizertačním jádrem je představení tzv. částicového filtrovaní (particle filtering) vhodné pro model-based prognostiku s ověřením jejich implementace a porovnáním. Hlavní dizertační jádro reprezentuje případovou studii pro velmi aktuální téma prognostiky Li-Ion baterii s ohledem na trvalé monitorování. Případová studie demonstruje proces prognostiky založené na modelu a srovnává možné přístupy jednak pro odhad doby před vybitím baterie, ale také sleduje možné vlivy na degradaci baterie. Součástí práce je základní ověření modelu Li-Ion baterie a návrh prognostického procesu.The main aim of the thesis is to provide a comprehensive overview of technical prognosis, which is applied in the condition based maintenance, based on continuous device monitoring and remaining useful life estimation, especially in the field of complex equipment and machinery. Nowadays technical prognosis is still evolving discipline with limited number of real applications and is not so well developed as technical diagnostics, which is fairly well mapped and deployed in real systems. Thesis provides an overview of basic methods applicable for prediction of remaining useful life, metrics, which can help to compare the different approaches both in terms of accuracy and in terms of computational/deployment cost. One of the research cores consists of recommendations and guide for selecting the appropriate forecasting method with regard to the prognostic criteria. Second thesis research core provides description and applicability of particle filtering framework suitable for model-based forecasting. Verification of their implementation and comparison is provided. The main research topic of the thesis provides a case study for a very actual Li-Ion battery health monitoring and prognostics with respect to continuous monitoring. The case study demonstrates the prognostic process based on the model and compares the possible approaches for estimating both the runtime and capacity fade. Proposed methodology is verified on real measured data.
Information theoretic approach to robust multi-Bernoulli sensor control
A novel sensor control solution is presented, formulated within a
Multi-Bernoulli-based multi-target tracking framework. The proposed method is
especially designed for the general multi-target tracking case, where no prior
knowledge of the clutter distribution or the probability of detection profile
are available. In an information theoretic approach, our method makes use of
R\`{e}nyi divergence as the reward function to be maximized for finding the
optimal sensor control command at each step. We devise a Monte Carlo sampling
method for computation of the reward. Simulation results demonstrate successful
performance of the proposed method in a challenging scenario involving five
targets maneuvering in a relatively uncertain space with unknown
distance-dependent clutter rate and probability of detection
Nudging the particle filter
We investigate a new sampling scheme aimed at improving the performance of
particle filters whenever (a) there is a significant mismatch between the
assumed model dynamics and the actual system, or (b) the posterior probability
tends to concentrate in relatively small regions of the state space. The
proposed scheme pushes some particles towards specific regions where the
likelihood is expected to be high, an operation known as nudging in the
geophysics literature. We re-interpret nudging in a form applicable to any
particle filtering scheme, as it does not involve any changes in the rest of
the algorithm. Since the particles are modified, but the importance weights do
not account for this modification, the use of nudging leads to additional bias
in the resulting estimators. However, we prove analytically that nudged
particle filters can still attain asymptotic convergence with the same error
rates as conventional particle methods. Simple analysis also yields an
alternative interpretation of the nudging operation that explains its
robustness to model errors. Finally, we show numerical results that illustrate
the improvements that can be attained using the proposed scheme. In particular,
we present nonlinear tracking examples with synthetic data and a model
inference example using real-world financial data
- …