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Thesis (MScEng)--Stellenbosch University, 2012. / ENGLISH ABSTRACT: Fault detection and isolation (FDI) is an important aspect of effective fault tolerant control architectures. The Electronic System Laboratory at Stellenbosch University identified the need to study viable methods of FDI. In this research two FDI methods for actuator failures on the Meraka Modular UAV are investigated. The Meraka Modular UAV is an unmanned aircraft that was developed by the CSIR. A simple six degree of freedom non-linear mathematical model is developed that presents a platform on which the two FDI methods are formulated. The theoretical model is used in a simulation environment to extensively test and compare the performance of the proposed FDI methods in different types of flight conditions. The first method investigated is a multiple model adaptive estimator (MMAE), which incorporates a bank of Kalman filters. Each Kalman filter in the MMAE is conditioned for each expected actuator fault scenario. The limitations of using linear Kalman filters are explained and they are replaced by extended Kalman filters, whose associated advantages and disadvantages are discussed. Each filter in the bank of Kalman filters produces a residual vector and residual covariance matrix. This information is subjected to a Bayes classifier to determine the fault scenario which will have the highest likelihood of being active. The second method that is studied incorporates the parity space approach for FDI. The parity space consists of the parity relations that quantify all the analytical redundancies available between the sensors’ outputs and actuator inputs of a system. A transformation matrix is then optimised to transform these parity relations into residuals that are specially sensitive to specific actuator faults. Actuator faults cause the parity space residuals’ variance to increase. A cumulative summation procedure is used to determine when the residuals’ variance has changed sufficiently to indicate an actuator fault. A pseudoinverse actuator estimation scheme is used to extract the actuator deflections from the parity relations. The FDI performance is tested by deliberately failing specific actuators of the Meraka Modular UAV in-flight. The flight test data is then used to analyse and compare the performance of the two FDI methods investigated in the research. It is found that, for the specific Meraka Modular UAV, the FDI performs as expected with disturbance effects and actuator excitation influencing the FDI effectiveness. The research shows that the bank of Kalman filters creates less false alarms whereas the parity space FDI is more sensitive to faults. It is illustrated that FDI can be improved with active actuator excitation and process noise estimation techniques, delivering promising results. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Fout-deteksie en -isolasie (FDI) is belangrik vir ’n stelsel se beheerder om foute te kan hanteer. Die Elektroniese Stelsellabaratorium (ESL) by die Universiteit van Stellenbosch het die behoefte geïdentifiseer om te gaan kyk na moontlike FDI-stelsels wat gebruik kan word op hul onbemande vliegtuie (OV). In hierdie navorsing is daar na twee FDI-metodes gekyk wat op die Meraka Modulêre OV toegepas kan word. Die Meraka Modulêre OV is ’n vliegtuig wat deur die WNNR ontwikkel is. ’n Eenvoudige sesgrade- van-vryheid, nie-liniêre wiskundige model van die Meraka Modulêre OV is ontwikkel, en die FDI-metodes is rondom hierdie model geformuleer. Die teoretiese model is gebruik in ’n simulasie-omgewing en die werkverrigting van die twee FDI-metodes is in verskillende vlug-omstandighede getoets en vergelyk. Die eerste metode waarna gekyk is, was ’n multi-model aanpasbare afskatter (MMAA), wat ’n bank van Kalman-filters gebruik. Elke Kalman-filter in die MMAA is gekondisioneer vir elke denkbare aktueerder-fout. Die beperkinge rondom liniêre Kalman-filters is uitgelig en vergelyk met uitgebreide Kalman-filters, waarvan die voor- en nadele bespreek is. Elke filter in die MMAA produseer ’n residu-vektor en residu-kovariansiematriks. Hierdie informasie is na ’n Bayes-klassifiseerder gestuur om te bepaal watter fout-senario die grootste waarskynlikheid het om aktief te wees. Die tweede metode waarna gekyk is, het die pariteitsruimte vir FDI gebruik. Die pariteitsruimte is uit al die pariteitsverwantskappe opgebou wat die verhoudings tussen al die insette en uitsette van ’n sisteem kwantifiseer. ’n Transformasie-matriks is geoptimaliseer om hierdie pariteitsverwantskappe te transformeer na residue wat elkeen sensitief is tot ’n spesikiefe aktueerderfout. ’n Spesifieke aktueerderfout veroorsaak dat ’n spesifieke residu se variansie verhoog. ’n Kummulatiewe sommeringsproses is dan gebruik om te bepaal of die variansie genoegsaam toegeneem het. Sodoende kon daar bepaal word of ’n fout ontstaan het. ’n Pseudo-inversaktueerder-afskattingstegniek is gebruik om die afgeskatte aktueerderdefleksie uit die pariteitsverwantskappe te onttrek. Die FDI-werkverrigtinge van die twee metodes is getoets deur sekere aktueerders met opset te laat faal gedurende vlugtoetse. Die vlugtoetsdata is gebruik om die werkverrigting van die FDI-metodes te analiseer en met mekaar te vergelyk. Met die spesifieke Meraka Modulêre OV is, soos te wagte, bevind dat versteurings en aktueerderopwekking ’n groot invloed op die FDI’s se werkverrigtinge toon.

Dans cette thèse, deux problèmes liés aux approches basées sur des modèles pour le diagnostic de défauts et l'estimation du niveau de dégradation des équipements dans un bâtiment sont étudiés: la conception d'observateurs adaptatifs pour l'estimation de l'état et des paramètres, et l'analyse de l'identifiabilité des paramètres. La classe des modèles considérés est celle des modèles quasi-linéaires à paramètres variants dans le temps (quasi-LPV) avec paramétrisation affine des matrices d'état. Utilisant l'approche polytopique de Takagi-Sugeno (T-S), deux types d'observateurs sont proposés, un pour des systèmes en temps continu et l'autre pour des systèmes en temps discret. La structure de Luenberger (correction de la dynamique à l'aide de l'erreur d'estimation de la sortie) est choisie pour la partie d'estimation d'état de l'observateur pour les deux et leur conception s'appuie sur l'approche de Lyapunov. Pour la partie d'estimation des paramètres, une structure originale est proposée en temps continu et une structure proportionnelle-intégrale (PI) est utilisée en temps discret. La troisième contribution présente succinctement une méthode d'estimation d'état et des paramètres de façon découplée. Elle utilise conjointement l'approche de l'espace de parité et un observateur à mémoire finie. Pour la quatrième contribution relative à l'identifiabilité des paramètres, les états du système sont tout d'abord éliminés en utilisant une approche de type espace de parité. Cela permet d'extraire le `résumé exhaustif' du modèle qui aide à établir l'identifiabilité du modèle. Tous les résultats sont illustrés à l'aide d'exemples / Two problems relevant to the model-based approaches to fault diagnosis and degradation estimation in commissioned buildings are investigated in this thesis: adaptive observers for state and parameter estimation, and parameter identifiability. The system models considered are the quasi-LPV models with affine parameterization. Using the Takagi-Sugeno (T-S) polytopic approach, two observer designs, one for continuous-time models and another for discrete-time models are provided. Both models use a Luenberger structure for the state estimation part and deploy the Lyapunov design approach. An innovative non-linear estimation model is obtained through the design process for the continuous-time parameter estimation whereas a proportional-integral (PI) structure is used for discrete-time. A brief third contribution is a decoupled state and parameter estimation that makes use of the parity-space approach and realized using a finite memory observer strategy. For the fourth contribution of parameter identifiability, a parity-space formulation using null-space computation is used for the elimination of states of the model from which the exhaustive summary of the model is extracted and the identifiability of the model verified. All the results are illustrated using examples

Les véhicules modernes sont de plus en plus équipés de nouveaux organes visant à améliorer la sécurité des occupants. Ces nouveaux systèmes sont souvent des organes actifs utilisant des données de capteurs sur le véhicule. Cependant, en cas de mauvais fonctionnement d'un capteur, les conséquences pour le véhicule peuvent être dramatiques. Afin de garantir la sécurité dans le véhicule, des nouvelles méthodologies de détections de défauts adaptées pour les véhicules sont proposées. Les méthodologies présentées sont étendues de la méthode de l'espace de parité pour les systèmes à paramètres variant (LPV). En outre, la transformation du problème de détection de défauts pour la détection de situations critiques est également proposée. Des résultats applicatifs réalisés sur un véhicule réel dans le cadre du projet INOVE illustrent les performances des détections de défauts et la détection de perte de stabilité du véhicule. / Modern vehicles are increasingly equipped with new mechanisms to improve occupant safety. These new systems are often active parts using data from sensors on the vehicle. However, in case of malfunction of a sensor, the consequences for the vehicle can be dramatic. To ensure safety in the vehicle, new methodologies for detection of faults suitable for vehicles are proposed. The developed methodologies are extended from the method of parity space for linear parameter varying systems (LPV). In addition, the transformation of fault detection problem for the detection of critical situations is also available. Application of results achieved on a real vehicle within the INOVE project illustrate the performance of fault detection and detection of loss of stability of the vehicle.

Les systèmes de régulation des turbomoteurs actuels sont basés sur des architectures complexes que les constructeurs tendent à rendre plus modulaires avec des technologies plus économiques tout en garantissant un niveau de fiabilité supérieur ou égal. Dans ce contexte, la surveillance du circuit carburant, qui a pour but de déceler les dysfonctionnements des composants hydrauliques critiques, permet de réduire le coût de maintenance, d'améliorer le niveau de maintenabilité et d'assurer la disponibilité des turbomoteurs. La présente étude porte sur l'élaboration de méthodes de diagnostic performantes et robustes permettant la détection et la localisation des défauts impactant les fonctions hydrauliques primaires du circuit carburant. Des méthodes existantes de génération de résidus à base de modèles non linéaires sont présentées et appliquées au cas du circuit carburant. L'approche analytique pour le découplage, combinée avec des filtres de Kalman étendus, permet la structuration des résidus pour assurer la localisation des défauts. Une nouvelle approche basée sur la théorie de platitude différentielle est proposée pour le diagnostic de défauts des systèmes non linéaires avec une application au cas du circuit carburant. Les différentiateurs à modes glissants sont utilisés pour l'estimation des dérivées de signaux nécessaires à l'application de certaines méthodes de génération de résidus. Des simulations numériques illustrent la pertinence des résultats obtenus. Une application expérimentale est présentée en utilisant un jeu de données réelles issues d'un banc d'essais partiel et fournies par la société Turbomeca du groupe SAFRAN. / The current gas turbine regulation systems are based on complex architectures that manufacturers tend to make more modular with more cost effective technologies while ensuring a greater or equal level of reliability. In this context, the fuel system health monitoring, which aims to identify critical hydraulic components dysfunction, allows to reduce maintenance costs, to improve maintainability level and to ensure gas turbine availability. The present study focuses on the development of performant and robust diagnosis methods for the detection and isolation of faults affecting primary fuel system hydraulic functions. Existing nonlinear model based residual generation methods are presented and applied to the fuel system. The analytical approach for decoupling, combined with extended Kalman filters, helps fault isolation by generating residual structures. A new approach based on differential flatness theory is proposed for nonlinear systems fault diagnosis with an application to the fuel system. Sliding mode differentiators are used to estimate derived signals that are necessary for the application of some residual generation methods. Numerical simulations illustrate the efficiency of obtained results. An experimental application is presented using a real data set from a partial test bench provided by Turbomeca company of the SAFRAN group.

Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-23T22:28:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chiarello_AndreGarcia_D.pdf: 7903318 bytes, checksum: cd3f513a26e60d59ef55edbb6453d942 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de detecção e localização de falhas em sistemas mecânicos através de modelos matemáticos. Considera-se que o sistema mecânico seja representado por um modelo dinâmico na forma de variáveis de estado, com parâmetros constantes e entradas estacionárias. Definindo-se, apropriadamente, funções de correlação e explorando as propriedades inerentes aos sistemas estacionários, consegue-se obter funções analíticas envolvendo parâmetros físicos do sistema. Posteriormente, demonstra-se que estas funções analíticas podem ser utilizadas para monitorar parâmetros físicos do modelo, ou ainda, identificar parâmetros físicos relacionados a uma falha no sistema. Duas abordagens diferentes para o problema de localização de falhas são desenvolvidas: uma utiliza a estimação de parâmetros e outra utiliza funções de resíduo. Visando uma aplicação em sistemas reais, foram simulados sistemas mecânicos em diversas condições de operação. Os resultados numéricos comprovaram que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento de sistemas mecânicos / Abstract: This work deals with the problem of fault detection and location in mechanical systems through mathematical models. It is considered that the mechanical system is represented in a state space form, with constant parameters and stationary inputs. Some correlation functions are appropriately defined involving physical parameters of the stationary system. It is demonstrated that these correlation functions can be transformed to appropriate analytical form (redundancy equations) for fault detection and isolation purposes. Two different approaches are considered: one based on physical parameters estimation and the other based on residuaIs generation. Three different mechanical systems were numerically simulated with conditions (or restrictions) usually found in practical situations. The results showed that the proposed approach is a promising methodology for monitoring stationary mechanical systems / Doutorado / Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Motivée par les besoins du domaine spatial en termes de diagnostic embarqué et d’autonomie, cette thèse s’intéresse aux problèmes de diagnostic, de diagnosticabilité et de diagnostic actif des systèmes hybrides. Un formalisme hybride est proposé pour représenter les deux dynamiques, continues et discrètes, du système. En s’appuyant sur ce modèle, une approche de diagnostic passif est proposée en mariant les techniques des systèmes à événements discrets et des systèmes continus. Un cadre formel pour la diagnosticabilité des systèmes hybrides a également été établi proposant des définitions et des critères pour la diagnosticabilité hybride. Suite à un diagnostic passif ambigu, le diagnostic actif est nécessaire afin de désambiguïser l’état du système. Cette thèse propose donc une approche de diagnostic actif, qui partant d’un état de croyance incertain, fait appel aux propriétés de diagnosticabilité du système pour déterminer la configuration où les fautes peuvent être discriminées. Une nouvelle machine à états finis appelée diagnostiqueur actif est introduite permettant de formaliser le diagnostic actif comme un problème de planification conditionnelle. Un algorithme d’exploration de graphes ET-OU est proposé pour calculer les plans de diagnostic actif. Finalement, l’approche de diagnostic a été testée sur le Système de Contrôle d’Attitude (SCA) d’un satellite de Thales Alenia Space. Le module de diagnostic a été intégré dans la boucle fermée de commande. Des scénarios de faute ont été testés donnant des résultats très satisfaisants. / Motivated by the requirements of the space domain in terms of on-board diagnosis and autonomy, this thesis addresses the problems of diagnosis, diagnosability and active diagnosis of hybrid systems. Supported by a hybrid modeling framework, a passive approach for model-based diagnosis mixing discrete-event and continuous techniques is proposed. The same hybrid model is used to define the diagnosability property for hybrid systems and diagnosability criteria are derived. When the diagnosis provided by the passive diagnosis approach is ambiguous, active diagnosis is needed. This work provides a method for performing such active diagnosis. Starting with an ambiguous belief state, the method calls for diagnosability analysis results to determine a new system configuration in which fault candidates can be discriminated. Based on a new finite state machine called the diagnoser, the active diagnosis is formulated as a conditional planning problem and an AND-OR graph exploration algorithm is proposed to determine active diagnosis plans. Finally, the diagnosis approach is tested on the Attitude Control System (ACS) of a satellite simulator provided by Thales Alenia Space. The diagnosis module is successfully tested on several fault scenarios and the obtained results are reported.