Distributed fault estimation for linear systems with actuator faults

This article investigates the problem of designing a distributed fault estimation observer (DFEO) for a given linear time invariant observed system with disturbances. The DFEO consists of a network of local fault estimation observers. The local observers at the network nodes are physically distributed and hence each of them has access to only part of the output of the observed system. Each local fault estimation observer communicates with its neighbors as prescribed by the given network graph. Both full order and reduced order DFEO's are presented in this article. A systematic design procedure for DFEO gains is addressed, enabling the estimation error dynamics to be robust against the effects of the external process disturbance and the derivative of the fault. The numerical design of our DFEO is amounts to solving an optimization problem with constraints of a bank of linear matrix inequalities. Finally, we illustrate the effectiveness of the proposed distributed fault estimation approach by means of a number of simulation results

Observadores Distribuidos Garantistas para Sistemas en Red

En este art´ıculo se propone un observador distribuido garantista para sistemas en red, considerando de forma expl´ıcita el problema de los retardos variables en las comunicaciones. Se asume que la informacion intercambiada entre agentes llega siempre a ´ su destino, si bien las comunicaciones estan sujetas a retardos variables, cuyo valor m ´ aximo ´ se supone conocido. Cada observador trabaja con informacion parcial, y necesita comunicarse con observadores vecinos para llevar a cabo una estimaci ´ on del estado ´ completo del sistema. Para representar a los conjuntos garantistas, cuya funcion es acotar en tiempo real la regi ´ on en la que se ´ encuentra el estado del sistema, se ha optado por la utilizacion de zonotopos. Esto permite integrar de forma sencilla la informaci ´ on´ recibida por cada agente. Finalmente se presentan resultados de simulacion para validar el algoritmo propuesto.Ministerio de Economía y Competitividad DPI2013-44135-RMinisterio de Economía y Competitividad DPI2015-70973-RMinisterio de Economía y Competitividad TEC2016-80242-PUnión Europea TEC2016-80242-

Distributed observers for LTI systems :an approach based on subspace decomposition

Cuando consideramos plantas de gran escala, como pueden ser fábricas, canales de irrigación de agua o campos solares, la estimación de estado se convierte en un problema más difícil de resolver que en pequeños sistemas. Cabe señalar que la información de estos sistemas con frecuencia es recopilada por muchos agentes individuales que están ubicados en zonas geográficamente remotas, lo que complica el diseño de los estimadores. Además, estos agentes deben comunicarse entre sí para lograr objetivos comunes de todo el sistema, lo que desencadena en problemas derivados de la red de comunicación tales como retrasos, pérdida de paquetes, ancho de banda limitado, etc. El objetivo de esta Tesis es el de proporcionar nuevas soluciones para el problema de la estimación distribuida del estado de una planta Lineal Invariante en el Tiempo (LTI) por parte de una red de agentes. Para lograr este objetivo, se presentan varias novedosas estructuras de observador. Dichas estructuras tienen un principio común: el uso de una descomposición del espacio de estados en los subespacios observables y no observables de cada agente. Primero, se presenta una estructura de observador basada en el principio de la descomposición del espacio de estados mencionado anteriormente. Dicha estructura utiliza las propias medidas del agente para reconstruir la parte observable del estado e incorpora consenso para reconstruir la parte del estado no observable por el agente. Como principales características destacan que es una estructura que puede diseñarse de forma distribuida y tiene la capacidad de fijar de forma arbitraria la velocidad de convergencia del estimador. Por otro lado, cuando se trabaja con modelos perturbados, la tesis presenta un método de diseño distribuido basado en LQ para la estructura de observador introducida anteriormente. Bajo el diseño propuesto, se establecen condiciones de estabilidad y optimidad. Además, se muestra en simulación la respuesta del algoritmo para los escenarios no perturbados y perturbados. Finalmente, el método de diseño presentado permite al usuario, mediante el uso de un parámetro escalar, modificar el diseño del observador de acuerdo con su experiencia con la planta. Finalmente, se presenta una segunda estructura de observador basada en el mismo principio de descomposición en subespacios, pero esta vez, el planteamiento es algo diferente. Cada uno de los agentes involucrados en la red debe realizar un monitoreo en tiempo real del estado de la planta a partir de sus medidas locales del estado y las medidas tomadas por el resto de la red. Esta comunicación inter-agente se lleva a cabo dentro de una red multi-salto. Por lo tanto, la información transmitida sufre un retraso en función de la posición del agente que actúa como fuente de información y el agente receptor de dicha información. Así, para resolver el problema, se presenta una novedosa estructura de observador basada en la fusión de datos. Por último, se abordan dos problemas principales: el diseño del observador para estabilizar el error de estimación cuando no existen perturbaciones y un diseño óptimo de observador para minimizar las incertidumbres en la estimación cuando entran en juego perturbaciones en la planta y ruidos en las medidas. Todas las aportaciones de esta tesis son de carácter teórico. Sin embargo, las soluciones adoptadas podrían aplicarse a una amplia variedad de sistemas distribuidos como pueden ser el control de redes de distribución de agua, la formación de vehículos autónomos, transporte y logística, sistemas eléctricos de potencia o edificios inteligentes, por mencionar algunas aplicaciones

Guaranteed Distributed Observers for Networked Systems

[ES] En este artículo se propone un observador distribuido garantista para sistemas en red, considerando de forma explícita el problema de los retardos variables en las comunicaciones. Se asume que la información intercambiada entre agentes llega siempre a su destino, si bien las comunicaciones están sujetas a retardos variables, cuyo valor máximo se supone conocido. Cada observador trabaja con información parcial, y necesita comunicarse con observadores vecinos para llevar a cabo una estimación del estado completo del sistema. Para representar a los conjuntos garantistas, cuya función es acotar en tiempo real la región en la que se encuentra el estado del sistema, se ha optado por la utilización de zonotopos. Esto permite integrar de forma sencilla la información recibida por cada agente. Finalmente se presentan resultados de simulación para validar el algoritmo propuesto.[EN] This paper proposes a guaranteed distributed observer for networked systems, taking into account the problem of the variable delays in communications. We assume that the information exchanged among the agents always arrives to its destination, although the communication are subject to variable delays, whose maximum value is known. Each observer works with partial information, and needs to communicate with neighbouring observers to carry out an estimation of the complete state of the system. The guaranteed sets, whose function is to delimit in real time the region in which the state of the system belong to, are represented by zonotopes. This kind of sets allows a simple integration of the information received by each agent. Finally some results obtained with the proposed algorithm are shown in simulations.Los autores quieren agradecer al Ministerio de Economía y Competividad (MEyC) bajo los Proyectos DPI2013-44135-R, DPI2015-70973-R y TEC2016-80242-P y a AEI/FEDER (Grant TEC2016-80242-P), la financiación de este trabajo.García, RA.; Rubio, FR.; Orihuela, L.; Millán, P.; Ortega, MG. (2017). Observadores Distribuidos Garantistas para Sistemas en Red. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 14(3):256-267. https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.05.003OJS256267143Alamo, T., Bravo, J. M., Camacho, E. F., 2005. Guaranteed state estimation by zonotopes. Automatica 41 (6), 1035-1043.Bars, F. L., Sliwka, J., Jaulin, L., Reynet, O., 2012. Set-membership state estimation with fleeting data. Automatica 48 (2), 381 - 387.Briñón Arranz, L., Seuret, A., Canudas de Wit, C., December 2009. Translation ' control of a fleet circular formation of AUVs under finite communication range. In: 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference. Shangai, China, pp. 8345 - 8350.Caro, J. M. B., 2004. Control predictivo no lineal robusto basado en tecnicas ' intervalares. Ph.D. thesis, Universidad de Sevilla.Combastel, C., 2015. Zonotopes and kalman observers: Gain optimality under distinct uncertainty paradigms and robust convergence. Automatica2015 1 (265-273).Farina, M., Ferrari-Trecate, G., Scattolini, R., 2010. Distributed moving horizon estimation for linear constrained systems. IEEE Transactions on Automatic Control 55 (11), 2462-2475.Feng, J., Wang, Z., Zeng, M., 2013. Distributed weighted robust kalman filter fusion for uncertain systems with autocorrelated and cross-correlated noises. Information Fusion 14 (1), 78 - 86.Fridman, E., 2014. Introduction to time-delay systems: Analysis and control. Springer.García, R. A., Rubio, F. R., Guinaldo, M., Orihuela, L., Millan, ' P., 2015. An asynchronous technique for distributed estimation based on zonotopes. In: Event-based Control, Communication, and Signal Processing (EBCCSP), 2015 International Conference on. IEEE, pp. 1-7.Guinaldo, M., Sanchez, J., Dormido, S., 2016. Distributed adapti ' ve control of linear multi-agent systems with event-triggered communications. Applied Mathematics and Computation 274, 195 - 207.He, X., Xue, W., Fang, H., Nov 2016. Consistent distributed Kalman filter with adaptive matrix weights. In: 2016 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). pp. 1-6.Iyengar, S. S., Brooks, R. R., 2016. Distributed sensor networks: sensor networking and applications. CRC press.Johansson, K. H., May 2000. The quadruple-tank process: a multivariable laboratory process with an adjustable zero. IEEE Transactions on Control Systems Technology 8 (3), 456-465.Le, V. T. H., Stoica, C., Alamo, T., Camacho, E. F., Didier, D., 2013. Zonotopes: From guaranteed state-estimation to control. John Wiley and Sons.Li, H., Shi, Y., Yan, W., July 2014. Distributed receding horizon estimation for sensor networks with improved consensus strategy. In: Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference. pp. 316-321.Mahmoud, M. S., Khalid, H. M., March 2013. Distributed kalman filtering: a bibliographic review. IET Control Theory Applications 7 (4), 483-501.Millán, P., Orihuela, L., Vivas, C., Rubio, F. R., 2012a. Control optimo- ' L2 basado en red mediante funcionales de Lyapunov-Krasovskii. Revista Iberoamericana de Automatica ' e Informatica Industrial ' 9 (1), 14-23.Millán, P., Orihuela, L., Vivas, C., Rubio, F. R., 2012b. Distributed consensusbased estimation considering network induced delays and dropouts. Automatica 48 (10), 2726-2729.Olfati-Saber, R., December 2007. Distributed Kalman filtering for sensor networks. In: 46th IEEE Conference on Decision and Control. New Orleans, LA, USA, pp. 5492-5498.Orihuela, L., Millan, ' P., Vivas, C., Rubio, F. R., 2013. Reduced-order H2/H∞ distributed observer for sensor networks. International Journal of Control 86 (10), 1870-1879.Richard, J. P., 2003. Time-delay systems: an overview of some recent advances and open problems. Automatica 39 (10), 1667-1694.Roshany-Yamchi, S., Cychowski, M., Negenborn, R. R., Schutter, B. D., Delaney, K., Connell, J., Jan 2013. Kalman filter-based distributed predictive control of large-scale multi-rate systems: Application to power networks. IEEE Transactions on Control Systems Technology 21 (1), 27-39.Rubio, F. R., Millan, P., Orihuela, L., Vivas, C., 2014. Estimacion y control dis- ' tribuidos de sistemas sobre redes de comunicacion. ' Revista Iberoamericana de Automatica ' e Informatica Industrial ' 11 (4), 377-388.Weimer, J., Araujo, J., Johansson, ' K. H., 2012. Distributed event-triggered estimation in networked systems. IFAC Proceedings Volumes 45 (9), 178 - 185.Wu, J., Elser, A., Zeng, S., Allgower, F., 2016. Consensus-based distributed Kalman-bucy filter for continuous-time systems. IFAC-PapersOnLine 49 (22), 321 - 326, 6th IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems NECSYS 2016Tokyo, Japan, September 2016.Zhang, H., Hong, Q., Yan, H., Luo, Y., 2016. Observer-based decentralized event-triggered H∞ control for networked systems. Journal of the Franklin Institute, -. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2016.09.021Zhou, B., Qian, K., Ma, X.-D., Dai, X.-Z., 2013. A new nonlinear set membership filter based on guaranteed bounding ellipsoid algorithm. Acta Automatica Sinica 39 (2), 146 - 154