Разработка математических методов синтеза схем и процедур обнаружения неисправностей и отказов систем отказоустойчивого управления робототехническими системами
Название проекта:
Разработка математических методов синтеза схем и процедур обнаружения неисправностей и отказов систем отказоустойчивого управления робототехническими системами
Номер соглашения:
16-19-00046
16-19-00046-П
Руководитель проекта:
Жирабок Алексей Нилович
Сроки выполнения:
26.01.2016 – 31.12.2018
07.05.2019 – 31.12.2020
Основные полученные результаты:
Разработаны новые подходы и алгоритмы диагностирования технических систем, описываемых нелинейными динамическими моделями, непараметрическим методом. На основе разработанного авторами математического аппарата алгебры функций и логико-динамического подхода получены критерии возможности представления заданной системы в виде, необходимом для применения непараметрического метода. Предложены новые методы принятия решений о возникших неисправностях по результатам диагностирования на основе непараметрического метода.
Предложен метод, позволяющий в процессе построения диагностических наблюдателей и соотношений паритета полностью отказаться от перебора вариантов при поиске решения. Разработаны новые методы принятия решений по результатам диагностирования, позволяющие обеспечить робастность процесса диагностирования.
Разработаны новые методы и процедуры построения робастных диагностических наблюдателей пониженной размерности, использующие особенности скользящего режима. Преимущество предложенных методов, базирующихся на модели пониженной размерности, перед известными состоят в том, что построенные наблюдатели имеют меньшую сложность и на исходную систему накладывается меньше ограничений. В результате предложенные методы позволяют расширить класс систем, для которых может быть решена задача диагностирования на основе скользящих наблюдателей.
Научная и практическая значимость:
По результатам выполнения проекта создан теоретический фундамент для проектирования высоконадежных информационно-управляющих систем роботов различного вида и назначения (автономные подводные аппараты, многозвенные манипуляторы, мобильные роботы) с принципиально новыми свойствами и расширенными функциональными возможностями, аналогов которых в мире еще нет.
Результаты, полученные в ходе выполнения проекта, могут быть использованы для решения практических задач при построении отказоустойчивых робототехнических систем. Эта цель реализуется путем оснащения их средствами обнаружения и локализации возникших в ходе их функционирования неисправностей и отказов и последующей реконфигурацией системы (в частности, путем изменения ее управляющих воздействий) с целью выполнения поставленных перед системой задач. Своевременное обнаружение таких неисправностей и принятие соответствующих мер позволяет предотвратить возможные поломки самой системы, выпуск бракованной продукции и человеческие жертвы. Полученные результаты также могут быть использованы при построении различных сложных технических систем, выполняющих ответственные функции.
Список основных публикаций:
1. Kaldmae A., Kotta U., Jiang B., Shumsky A., Zhirabok A. Faulty plant reconfiguration based on disturbance decoupling methods // Asian Journal of Control. 2016. Vol. 8. No. 3. P. 858–867.
2. Zhirabok A., Shumsky A., Solyanik S., Suvorov A. Fault detection in nonlinear systems via linear methods // Int. Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 2017. Vol. 27. No. 2. P. 261–272.
3. Жирабок А.Н., Шумский А.Е., Павлов С.В. Диагностирование линейных динамических систем непараметрическим методом // Автоматика и телемеханика. 2017. № 7. С. 3-21.
4. Жирабок А.Н., Шумский А.Е., Соляник С.П., Суворов А.Ю. Метод построения нелинейных робастных диагностических наблюдателей // Автоматика и телемеханика. 2017. № 9. С. 34-48.
5. Kaldmae A., Kotta U., Shumsky A., Zhirabok A. Disturbance decoupling in nonlinear hybrid systems // Nonlinear Analysis: Hybrid Systems. 2018. Vol.28. P. 42-53.
6. Zhirabok A., Shumsky A. Disturbance decoupling in finite automata // Lecture Notes in Computer Science, No 10792. Language and Automata Theory and Applications. Springer, 2018. P. 118-129.
7. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Соотношения избыточности для диагностирования гибридных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 2018. № 4. С.122-138.
8. Zhirabok A., Shumsky A., Scherbatyuk A. Nonparametric methods for fault diagnosis in dynamic systems // Int. Journal of Robust and Nonlinear Control. 2018. Vol. 28. No 17. P. 5424-5436.
9. Zhirabok A., Shumsky A. Fault diagnosis in nonlinear hybrid systems // Int. Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 2018. Vol. 28. No. 4. P. 635-648.
10. Жирабок А.Н., Шумский А.Е. Методы диагностирования и отказоустойчивого управления динамическими системами. Монография [Электронный ресурс]. Владивосток: ДВФУ, 2018. 173 с.
11. Zhirabok A. Disturbance decoupling problem: logic-dynamic approach-based solution // Symmetry. 2019. Vol. 11. № 4. Paper 555.
12. Zhirabok A., Shumsky A., Zuev A. Fault diagnosis in linear systems via sliding mode observers // International Journal of Control. 2019. DOI: 10.1080/00207179.2019.1590738
13. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е. Методы диагностирования линейных систем на основе скользящих наблюдателей // Известия РАН. Теория и системы управления. 2019. № 6. С. 73–89.
14. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е. Диагностирование линейных динамических систем: подход на основе скользящих наблюдателей // Автоматика и телемеханика. 2020. № 2. С. 18–35.