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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/71780 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Odendaal, Hendrik Mostert |
| Contributors | Jones, T., Stellenbosch University. Faculty of Engineering. Dept. of Electrical and Electronic Engineering. |
| Publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | en_ZA |
| Detected Language | English |
| Type | Thesis |
| Format | 140 p. : ill. |
| Rights | Stellenbosch University |
Page generated in 0.0151 seconds