An innovations approach to fault diagnosis in linear time-varying descriptor systems

International audienceIn this paper fault diagnosis is studied for linear time varying descriptor systems, the discrete time counterpart of dynamic systems described by differential-algebraic equations. The Kalman filter for descriptor systems is first revisited by completing existing results about its properties that are essential for the purpose of fault diagnosis. Based on the analysis of the effects of the considered actuator and sensor faults on the innovation of the Kalman filter, it is shown that the considered fault diagnosis problem in linear time varying descriptor systems is equivalent to a classical linear regression problem formulated by appropriately filtering the input-output data. Following this result, algorithms for fault diagnosis through maximum likelihood estimation are then proposed

A robust algebraic approach to fault diagnosis of uncertain linear systems

International audienceThis article proposes an algebraic method to fault diagnosis for uncertain linear systems. The main advantage of this new approach is to realize fault diagnosis only from knowledge of input and output measurements without identi- fying explicitly model parameters. Using tools and results of algebraic identification and pseudospectra analysis, the issues of robustness of the proposed approach compared to the model order and noise measurement are examined. Numerical examples are provided and discussed to illustrate the efficiency of the proposed fault diagnosis method

Une méthode algébrique de diagnostic de défauts.

6 pagesInternational audienceCet article présente une reformulation et extension au diagnostic des méthodes algébrique développées pour l'identification des systèmes linéaires (Fliess and Sira-Ramirez [2003]). En exploitant les outils et résultats de l'analyse pseudo-spectrale, une approche est proposée pour la génération d'indicateurs de défaut. Le principal atout de cette approche est qu'il est possible, sous certaines hypothèses, de détecter, localiser et identifier les défauts uniquement à partir des mesures de la commande et celles de la sortie sans identifier explicitement un modèle. Un exemple numérique est fourni et commenté afin d'illustrer l'approche proposée

Diagnostic des systèmes dynamiques linéaires sans modèle explicite

International audienceWe propose a diagnosis approach of sensor and actuator modeled as structured signals acting on a particular class of uncertain linear dynamical systems. The main advantage of this approach is that it is possible under certain assumptions, to detect, isolate and identify faults using only input and output measurements without having to identify model parameters. The method is based on the generation and analysis of analytical redundancy relations and exploits the fact that a structured signal satisfies a differential equation. The decision rule is based entirely on the temporal behaviour of the estimates of some fault characteristics. A numerical example is provided and discussed to illustrate the proposed approach.Nous proposons une méthode de diagnostic des défauts actionneur et capteur modélisés au travers de signaux structurés sur une classe particulière de systèmes dynamiques linéaires incertains. Le principal atout de cette approche est qu'il est possible, sous certaines hypothèses, de détecter, localiser et identifier les défauts à l'aide des seules mesures de la commande et de la sortie sans avoir à identifier les paramètres du modèle. La méthode est fondée sur la génération et l'analyse de relations de redondance analytique et exploite le fait qu'un signal structuré satisfait une équation différentielle. La prise de décision est entièrement fondée sur l'évolution temporelle des estimations de certaines caractéristiques des défauts. Un exemple numérique est fourni et commenté afin d'illustrer l'approche proposée

Adaptive observer based fault diagnosis applied to differential-algebraic systems

International audienceSome engineering systems are naturally described by differential-algebraic equations (DAE), whereas it may be difficult or impossible to model them with ordinary differential equations (ODE). This paper proposes an approach to fault diagnosis for systems described by DAEs. Through a particular discretization method and under realistic assumptions, the considered continuous time DAE model is transformed to an explicit state space model in discrete time. An adaptive observer is then applied to the discretized system for monitoring faults possibly affecting the system and represented by changes in model parameters

Fault diagnosis for linear time-varying descriptor systems

International audienceIn this paper fault diagnosis is studied for linear time varying descriptor systems, which are the discrete time counterpart of the continuous time dynamic systems described by differential-algebraic equations. This class of systems includes and is broader than the well-known state space systems. The framework of descriptor systems is particularly useful for studying dynamic systems exhibiting time varying singularities. Actuator faults and sensor faults are respectively modeled as parametric changes in the state equation and in the output equation. The main result of this paper consists in extending an adaptive observer, initially designed for state space systems, to descriptor systems. Based on this result, fault diagnosis is performed by estimating the parameters characterizing actuator and sensor faults

Diagnostic sans modèle a priori

This work contributes to develop a new algebraic and deterministic approach of fault diagnosis, which is not based on an a priori explicit model of the process and presents a new perspective based on the theory of distributions and the pseudospectra analysis of matrix pencils. Our approach is based on certain tools and developments in the theory of algebraic estimation usual in automatic signal processing communities. The considered systems form a particular class of uncertain linear dynamical systems. The treated faults are actuator and sensor faults modeled through structured signals. The main advantage of this new approach is to realize fault diagnosis only from knowledge of input and output measurements and without identifying explicitly model parameters. The method exploits the fact that a structured signal satisfies a differential equation. The decision is entirely based on the temporal evolution of the estimates of some constant features of the fault. The effectiveness of the proposed approach is illustrated through academic examples.Ce travail contribue à développer une nouvelle approche algébrique et déterministe de diagnostic qui ne nécessite pas la connaissance a priori d'un modèle explicite du système. Il présente un nouveau point de vue basé sur la théorie des distributions et l'analyse du pseudospectre de faisceaux de matrices. Notre démarche s'inspire de certains outils et développements de la théorie de l'estimation algébrique courants en automatique et traitement du signal. Le principal atout de cette approche est qu'il est possible, sous certaines hypothèses, de détecter, localiser et identifier les défauts à l'aide des seules mesures de la commande et de la sortie sans avoir à estimer les paramètres du modèle. Nous considérons que les défauts actionneur et capteur sont modélisés par des signaux structurés. La méthode exploite le fait qu'un signal structuré satisfait une équation différentielle. La prise de décision est entièrement fondée sur l'évolution temporelle des estimations de certaines caractéristiques constantes des défauts. L'efficacité de l'approche présentée est illustrée au travers d'exemples académiques

Fault diagnosis without a priori model

Le diagnostic des systèmes automatiques consiste à remonter des symptômes perçus vers les causes. Les méthodes de diagnostic à base de modèle utilisent un modèle mathématique explicite du processus. Les synthèses modernes de génération de résidus demandent une connaissance très fine du système à commander ou à diagnostiquer. L'écriture des modèles les plus précis demande une compréhension en détail des mécanismes et utilise les lois de la Physique. Les modèles obtenus de cette façon font intervenir des paramètres physiques qui, par définition, sont mesurables par des expériences non nécessairement en rapport avec la façon d'utiliser le système. Cependant, dans certains cas pratiques, ces paramètres ne peuvent pas être évalués a priori. Par ailleurs, la fiabilité donnée par les modèles de connaissance est en général accompagnée par l'inconvénient d'une trop grande complexité. Ce travail contribue à développer une nouvelle approche algébrique et déterministe de diagnostic qui ne suppose pas l'existence a priori d'un modèle explicite du système et qui présente un nouveau point de vue basé sur la théorie des distributions et l'analyse du pseudospectre de faisceaux de matrices. Notre démarche s'inspire de certains outils et développements de la théorie de l'estimation algébrique courants en automatique mais très peu usuels en traitement du signal. Le principal atout de cette approche est qu'il est possible, sous certaines hypothèses, de détecter, localiser et identifier les défauts à l'aide des seules mesures de la commande et de la sortie sans avoir à identifier les paramètres du modèleThe fault diagnosis in automatic systems is to trace perceived symptoms to causes. Most of model-based methods are based on the concept of analytical redundancy. The analytical redundancy relations are equations derived from an analytical model, which admits as input only the measured variables. Other classes of model-based methods are based directly on the parameter estimate. The modern syntheses of residuals generation require very detailed knowledge of system to control or to diagnose. Writing the most accurate models require a deep understanding of mechanisms and uses law of physics. The models obtained this way are called knowledge-based models. They involve physical parameters which, by definition, are measurable by experiments which are not necessarily related to how to use the system. However, in some practical cases, these parameters can be evaluated a priori. Moreover, the reliability provided by the knowledge-based models is usually accompanied by the disadvantage of excessive complexity. These models may not be used in practice and we must often reduce the complexity. This work contributes to develop a new algebraic and deterministic approach of fault diagnosis, which is not based on an a priori explicit model of the process and presents a new perspective based on the theory of distributions and the pseudospectra analysis of matrix pencils. Our approach is based on certain tools and developments in the theory of algebraic estimation usual in automatic community but very unconventional in signal processin

Diagnostic sans modèle a priori

Le diagnostic des systèmes automatiques consiste à remonter des symptômes perçus vers les causes. Les méthodes de diagnostic à base de modèle utilisent un modèle mathématique explicite du processus. Les synthèses modernes de génération de résidus demandent une connaissance très fine du système à commander ou à diagnostiquer. L'écriture des modèles les plus précis demande une compréhension en détail des mécanismes et utilise les lois de la Physique. Les modèles obtenus de cette façon font intervenir des paramètres physiques qui, par définition, sont mesurables par des expériences non nécessairement en rapport avec la façon d'utiliser le système. Cependant, dans certains cas pratiques, ces paramètres ne peuvent pas être évalués a priori. Par ailleurs, la fiabilité donnée par les modèles de connaissance est en général accompagnée par l'inconvénient d'une trop grande complexité. Ce travail contribue à développer une nouvelle approche algébrique et déterministe de diagnostic qui ne suppose pas l'existence a priori d'un modèle explicite du système et qui présente un nouveau point de vue basé sur la théorie des distributions et l'analyse du pseudospectre de faisceaux de matrices. Notre démarche s'inspire de certains outils et développements de la théorie de l'estimation algébrique courants en automatique mais très peu usuels en traitement du signal. Le principal atout de cette approche est qu'il est possible, sous certaines hypothèses, de détecter, localiser et identifier les défauts à l'aide des seules mesures de la commande et de la sortie sans avoir à identifier les paramètres du modèleThe fault diagnosis in automatic systems is to trace perceived symptoms to causes. Most of model-based methods are based on the concept of analytical redundancy. The analytical redundancy relations are equations derived from an analytical model, which admits as input only the measured variables. Other classes of model-based methods are based directly on the parameter estimate. The modern syntheses of residuals generation require very detailed knowledge of system to control or to diagnose. Writing the most accurate models require a deep understanding of mechanisms and uses law of physics. The models obtained this way are called knowledge-based models. They involve physical parameters which, by definition, are measurable by experiments which are not necessarily related to how to use the system. However, in some practical cases, these parameters can be evaluated a priori. Moreover, the reliability provided by the knowledge-based models is usually accompanied by the disadvantage of excessive complexity. These models may not be used in practice and we must often reduce the complexity. This work contributes to develop a new algebraic and deterministic approach of fault diagnosis, which is not based on an a priori explicit model of the process and presents a new perspective based on the theory of distributions and the pseudospectra analysis of matrix pencils. Our approach is based on certain tools and developments in the theory of algebraic estimation usual in automatic community but very unconventional in signal processingNANCY1-Bib. numérique (543959902) / SudocSudocFranceF

Fault diagnosis without a priori model

International audienceThis article proposes an algebraic method to fault diagnosis for uncertain linear systems. The main advantage of this new approach is to realize fault diagnosis only from knowledge of input and output measurements without identifying explicitly model parameters. Using tools and results of algebraic identification and pseudospectra analysis, the issues of robustness of the pro- posed approach compared to the model order and noise measurement are examined. Numerical examples are provided and discussed to illustrate the efficiency of the proposed fault diagnosis method