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Laboratoire d’analyse et d’architecture des systèmes

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854documents trouvés

16056
01/06/2018

Optimal input design for paprameter estimation in a bounded-error context for nonlinear dynamical systems

C.JAUBERTHIE, L.DENIS-VIDAL, Q.LI, Z.CHERFI-BOULANGER

Université Compiègne, DISCO

Revue Scientifique : Automatica, Vol.92, pp.86-91, Juin 2018 , N° 16056

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01739523

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Abstract

This paper deals with optimal input design for parameter estimation in a bounded-error context. Uncertain controlled nonlinear dynamical models, when the input can be parametrized by a finite number of parameters, are considered. The main contribution of this paper concerns criteria for obtaining optimal inputs in this context. Two input design criteria are proposed and analyzed. They involve sensitivity functions. The first criterion requires the inversion of the Gram matrix of sensitivity functions. The second one does not require this inversion and is then applied for parameter estimation of a model taken from the aeronautical domain. The estimation results obtained using an optimal input are compared with those obtained with an input optimized in a more classical context (Gaussian measurement noise and parameters a priori known to belong to some boxes). These results highlight the potential of optimal input design in a bounded-error context.

142952
18130
28/05/2018

Preferential Discrete Model-based Diagnosis for Intermittent and Permanent Faults

V.BOUZIAT, X.PUCEL, S.ROUSSEL, L.TRAVE-MASSUYES

ONERA, DISCO

Rapport LAAS N°18130, Mai 2018, 8p.

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01796310

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Abstract

In this paper we consider the diagnosis of intermittent and permanent faults in discrete event systems. We present a logic based modeling approach associated with conditional preferences in order to produce a single diagnosis at each time step. Like all incomplete diagnosis approaches, ours is subject to deadlocks between the system and its diagnoser. In this paper, we address the detection of such deadlocks at design time with the rich semantic model-checker ELECTRUM.

143595
18075
01/02/2018

Evidential box particle filter using belief function theory

T.A.TRAN, C.JAUBERTHIE, F.LE GALL, L.TRAVE-MASSUYES

DISCO

Revue Scientifique : International Journal of Approximate Reasoning, Vol.93, pp.40-58, Février 2018 , N° 18075

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01739540

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Abstract

A box particle filtering algorithm for nonlinear state estimation based on belief function theory and interval analysis is presented. The system under consideration is subject to bounded process noises and Gaussian multivariate measurement errors. The mean and the covariance matrix of Gaussian random variables are considered bounded due to modeling errors. The belief function theory is a means to represent this type of uncertainty using a mass function whose focal sets are intervals. The proposed algorithm applies interval analysis and constraint satisfaction techniques. Two nonlinear examples show the efficiency of the proposed approach compared to the original box particle filter.

142954
16126
01/01/2018

An integrated FDD approach for an intensified HEX/reactor

M.ZHANG, Z.LI, M.CABASSUD, B.DAHHOU

LGC, GUIZHOU, DISCO

Revue Scientifique : Journal of Control Science and Engineering, art ID 5127505p., Janvier 2018 , N° 16126

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01762673

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Abstract

In this paper, a fault detection and diagnosis (FDD) scheme is developed for a class of intensified HEX/reactor, in which faults caused by sensor, actuator, and process are taken into account in the unified framework. By considering overall heat transfer coefficient as a function of fouling and fluid flow rate, a dynamic model which is capable of identifying these two faults simultaneously is derived. Sensor measurements, together with estimation by adaptive high gain observers, are processed, aimed at identifying sensor faults and providing adequate estimation to substitute faulty measurements. Then reliable measurements are fed to several banks of interval filters to generate several banks of residuals; each bank of residuals is sensitive to a particular process parameter/actuator. By evaluating these residuals, process/actuator fault isolation and identification are achieved. The proposed strategy is applied to actual data retrieved from a new intensified heat exchanger reactor. Simulation results confirm the applicability and robustness of the proposed methodology.

143273
17112
01/12/2017

Integrated vehicle control through the coordination of longitudinal/lateral and vertical dynamics controllers: Flatness and LPV/H ∞ based design

S.FERGANI, L.MENHOUR, O.SENAME, L.DUGARD, B.DANDREA NOVEL

DISCO, URCA, GIPSA-Lab, Mines ParisTech

Revue Scientifique : International Journal of Robust and Nonlinear Control, Vol.27, N°18, pp.4992-5007, Décembre 2017, doi 10.1002/rnc.3846 , N° 17112

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01509787

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Abstract

This paper deals with Global Chassis Control (GCC) of ground vehicles. It focuses on the coordination of suspensions and steering/braking vehicle controllers based on the interaction between the vertical and lateral behaviors of the vehicle. Indeed, the roll motion of the car can generate increasing load transfers that affect considerably the suspension system and vehicle stability. The load transfers can be described using the lateral acceleration. Then, the coordination is highlighted, in this work, through the relationship between the suspension behavior and the lateral acceleration in the framework of the Linear Paramter Varying (LPV) approach. The proposed control law is designed in hierarchical way to improve the overall dynamics of the vehicle. This global control strategy includes two types controllers. The first one is the longitudinal/lateral nonlinear Flatness controller. Based on the adequate choice of the flat outputs, the flatness proof of a 3DoF two wheels nonlinear vehicle model has been established. Then, the combined longitudinal and lateral vehicle control is designed. The algebraic estimation techniques have been used in order to have an accuracy estimation of the derivatives and filtering of the reference flat outputs. Such control strategy is developed in order to cope with coupled driving maneuvers like obstacle avoidance via steering control and stop-and-go control via braking or driving wheel torque. The second part of the proposed strategy consists of the LP V /H∞ suspension controller. This controller uses the lateral acceleration as a varying parameter to take into account the load transfers that affects directly the suspension system and therefore to achieve the desired performance. The coordination between the vehicle vertical and lateral dynamics is highlighted in this study, and the LP V /H∞ framework ensures a specific collaborative coordination between the suspension and the steering/braking controllers. Simulations on a complex full vehicle model have been validated using experimental data obtained on-board vehicle, with an identification procedure on a real Renault Mégane Coupé.

141739
17488
29/11/2017

Cadre unifié pour la modélisation des incertitudes statistiques et bornées – Application à la détection et isolation de défauts dans les systèmes dynamiques incertains par estimation

T.A.TRAN

DISCO

Doctorat : Université de Toulouse III - Paul Sabatier, 29 Novembre 2017, 189p., Président: G.DE COOMAN, Rapporteurs: N.RAMDANI, P.BONNIFAIT, Examinateurs: L.TRAVE-MASSUYES, Directeurs de thèse: F.LE GALL, C.JAUBERTHIE , N° 17488

Lien : https://hal.laas.fr/tel-01705119

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Abstract

This thesis deals with state estimation in discrete-time dynamic systems in the context of the integration of statistical and bounded error uncertainties. Motivated by the drawbacks of the interval Kalman filter (IKF) and its improvement (iIKF), we propose a filtering algorithm for linear systems subject to uncertain Gaussian noises, i.e. with the mean and covariance matrix defined by their membership to intervals. This new interval Kalman filter (UBIKF) relies on finding a punctual gain matrix minimizing an upper bound of the set of estimation error covariance matrices by respecting the bounds of the parametric uncertainties. An envelope containing all possible estimates is then determined using interval analysis. The UBIKF reduces not only the computational complexity of the set inversion of the matrices intervals appearing in the iIKF, but also the conservatism of the estimates. We then discuss different frameworks for representing incomplete or imprecise knowledge, including the cumulative distribution functions, the possibility theory and the theory of belief functions. Thanks to the last, a model in the form of a mass function for an uncertain multivariate Gaussian distribution is proposed. A box particle filter based on this theory is developed for non-linear dynamic systems in which the process noises are bounded and the measurement errors are represented by an uncertain Gaussian mass function. Finally, the UBIKF is applied to fault detection and isolation by implementing the generalized observer scheme and structural analysis. Through various examples, the capacity for detecting and isolating sensor/actuator faults of this tool is illustrated and compared to other approaches.

Résumé

Cette thèse porte sur l’estimation d’état des systèmes dynamiques à temps discret dans le contexte de l’intégration d’incertitudes statistiques et à erreurs bornées. Partant du filtre de Kalman intervalle (IKF) et de son amélioration (iIKF), nous proposons un algorithme de filtrage pour des systèmes linéaires dont les bruits sont gaussiens incertains, c’est-à-dire de moyenne et matrice de covariance définies par leur appartenance à des intervalles. Ce nouveau filtre de Kalman intervalle (UBIKF) repose sur la recherche d’une matrice de gain ponctuelle minimisant une borne majorante de l’ensemble des matrices de covariance de l’erreur d’estimation en respectant les bornes des incertitudes paramétriques. Un encadrement de tous les estimés possibles est ensuite déterminé en utilisant l’analyse par intervalles. Le filtre UBIKF permet de réduire à la fois la complexité calculatoire de l’inversion ensembliste des matrices intervalles présent dans le filtre iIKF et le conservatisme des estimations. Nous abordons ensuite différents cadres permettant de représenter des connaissances incomplètes ou imprécises, y compris les fonctions de répartition, la théorie de possibilité et la théorie des fonctions de croyance. Grâce à cette dernière, un modèle sous forme d’une fonction de masse pour une distribution gaussienne multivariée incertaine est proposé. Un filtrage particulaire ensembliste basé sur cette théorie est développé pour des systèmes dynamiques non linéaires dans lesquels les bruits sur la dynamique sont bornés et les erreurs de mesure sont modélisées par une fonction de masse gaussienne incertaine. Enfin, le filtre UBIKF est utilisé pour la détection et l’isolation de défauts en mettant en oeuvre le schéma d’observateurs généralisé et l’analyse structurelle. Au travers de différents exemples, la capacité d’isolation de défauts capteurs/ actionneurs de cet outil est illustrée et comparée à d’autre approches.

Mots-Clés / Keywords
Distributions de probabilités incertaines; Théorie des fonctions de croyance; Diagnostic; Filtrage de Kalman ensembliste; Filtrage particulaire ensembliste;

142093
17579
17/11/2017

Détection et localisation de fautes temporelles dans les systèmes (max,+)-linéaires

E.LE CORRONC, A.SAHUGUEDE, Y.PENCOLE

DISCO

Manifestation avec acte : Modélisation des Systèmes Réactifs ( MSR ) 2017 du 15 novembre au 17 novembre 2017, Marseille (France), Novembre 2017, 14p. , N° 17579

Lien : https://hal.laas.fr/hal-01710331

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Résumé

L'automatisation du diagnostic de pannes dans les systèmes industriels tels que les sys-tèmes manufacturiers ou de transport souvent modélisés par des Systèmes à Evénements Discrets (SED) est un enjeu majeur. Il est nécessaire de déterminer rapidement les pro-blèmes sur les équipements afin de les réparer au plus tôt et ainsi maximiser le temps opérationnel et productif du système. Parmi les différents types de pannes, les pertes de performances temporelles sont régulièrement rencontrées comme par exemple une baisse du taux de production de pièces dans un système d'assemblage ou encore un ralentissement de convoyeurs dans un réseau de transport de bagages dans un aéroport. Ces problèmes ne sont pas facilement modélisables avec les méthodes de diagnostic à base de modèles à événements discrets connues à ce jour si bien que les outils classiques de diagnostic ne sont a priori pas bien adaptés pour en déterminer la ou les causes. L'objectif de cet article est de proposer une méthode de détection et de localisation de fautes temporelles pour une classe de SED temporisés appelés systèmes (max, +)-linéaires. Ce type de système permettant la représentation de phénomènes de synchronisation entre ressources, de durées d'opération et de temps de transmission, est particulièrement bien adapté pour identifier des décalages temporels non souhaités typiques des problèmes dans les procédés industriels. La méthode proposée se déroule en plusieurs étapes. A partir d'un flux d'observations temporisées, le problème consiste tout d'abord à déterminer si ce flux résulte d'un compor-tement en présence d'une faute temporelle ou non. Des indicateurs de fautes sont utilisés pour répondre à cette question et reposent sur l'utilisation de la théorie de la résiduation appliquée aux systèmes (max, +)-linéaires. Si la faute est détectée, il est alors nécessaire de la localiser au mieux dans le système. Les fautes temporelles potentielles sont donc répertoriées et ajoutées au modèle (max, +) du système en comportement normal. En-suite, de manière analogue à la théorie classique du diagnostic dans les systèmes à temps continu, des matrices de signatures sont proposées et permettent de déterminer les fautes candidates expliquant les observations.

142681
17155
17/11/2017

Diagnostic de motifs de comportements dans les systèmes temporels

Y.PENCOLE, A.SUBIAS

DISCO

Manifestation avec acte : Modélisation des Systèmes Réactifs ( MSR ) 2017 du 15 novembre au 17 novembre 2017, Marseille (France), Novembre 2017, 14p. , N° 17155

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141592
16125
24/10/2017

Root cause analysis of actuator fault based on invertibility of interconnected system

M.ZHANG, Z.LI, M.CABASSUD, B.DAHHOU

LGC, GUIZHOU, DISCO

Revue Scientifique : International Journal of Modelling, Identification and Control, Vol.27, N°4, pp.256-270, Octobre 2017 , N° 16125

Lien : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01763870

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Abstract

This paper addresses the problem of root cause analysis (RCA) of actuator fault. By considering an actuator as an individual dynamic subsystem connected with process dynamic subsystem in cascade, an interconnected system is then constituted. The fault detection and diagnosis (FDD) algorithm is carried out in actuator subsystem and aims at identifying the root causes of actuator faults. According to real plant, outputs of the actuator subsystem are assumed inaccessible and are reconstructed by measurements of the global system, thus providing a means of monitoring and diagnosis of the plant at both local and global level. A condition of invertibility of the interconnected system is first developed to guarantee that faults occurring in the actuator subsystem will affect the measured output of the global system distinguishably. For that, a necessary and sufficient condition is proposed to ensure invertibility of the interconnected system. Effectiveness of the proposed approach is demonstrated on an intensified HEX reactor.

141340
17373
18/10/2017

Alarm management via temporal pattern learning

J.VASQUEZ, A.SUBIAS, L.TRAVE-MASSUYES, F.JIMENEZ

DISCO, Univ. de Los Andes

Revue Scientifique : Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol.65, pp.506-516, Octobre 2017 , N° 17373

Lien : https://hal.laas.fr/hal-01611635

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Abstract

Industrial plant safety involves integrated management of all the factors that may cause accidents. Process alarm management can be formulated as a pattern recognition problem in which temporal patterns are used to characterize different typical situations, particularly at startup and shutdown stages. In this paper we propose a new approach of alarm management based on a diagnosis process. Assuming the alarms and the actions of the standard operating procedure as discrete events, the diagnosis step relies on situation recognition to provide the operators with relevant information on the failures inducing the alarm flows. The situation recognition is based on chronicle recognition where we propose to use the hybrid causal model of the system and simulations to generate the representative event sequences from which the chronicles are learned using the Heuristic Chronicle Discovery Algorithm Modified (HCDAM). An extension of this algorithm is presented in this article where the expertise knowledge is included as temporal restrictions which are a new input to HCDAM. An illustrative example in the field of petrochemical plants is presented.

141255
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