Published January 1, 2020
| Version v1
Publication
Open
Observer-Based Fault Detection With Fuzzy Variable Gains and Its Application to Industrial Servo System
- 1. Helwan University
- 2. Universiti Putra Malaysia
Description
In this paper, an adaptive high-accurate observer-based fault detection approach for industrial applications is proposed. The proposed fault detection algorithm employs a fuzzy logic-based approach with the objective of finding the appropriate observer gains that could cope with the different working conditions. The flexibility and adaptability represent the main objectives of the proposed observer. This work is interested in proposing an observer with fuzzy variable gains for a general nonlinear system. Furthermore, a linear model has been built to facilitate the accomplishment of the fault detection of the industrial servo system by using the proposed observer. In order to evaluate the proposed approach, eleven realistic sensor fault scenarios are created under varying conditions: fault parameters (e.g., multiple fault profiles, location, and magnitudes), unknown inputs (e.g., disturbers and sensor noises) for performance testing. Also, a scoring algorithm has been implemented, to evaluate the classification ability of the algorithm and the early fault detection ability. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed observer approach in detecting sensor faults in the industrial servo systems, with 88.8% classification accuracy. Furthermore, the obtained results confirm the proposed algorithm superiority when compared to classical Luenberger observer with constant gains.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في هذه الورقة، يُقترح نهج تكيفي عالي الدقة للكشف عن الأخطاء قائم على المراقب للتطبيقات الصناعية. تستخدم خوارزمية الكشف عن الأخطاء المقترحة نهجًا مبنيًا على المنطق الغامض بهدف العثور على مكاسب المراقب المناسبة التي يمكن أن تتكيف مع ظروف العمل المختلفة. تمثل المرونة والقدرة على التكيف الأهداف الرئيسية للمراقب المقترح. يهتم هذا العمل باقتراح مراقب يتمتع بمكاسب متغيرة غامضة لنظام عام غير خطي. علاوة على ذلك، تم بناء نموذج خطي لتسهيل إنجاز اكتشاف الأعطال لنظام المؤازرة الصناعي باستخدام المراقب المقترح. من أجل تقييم النهج المقترح، يتم إنشاء أحد عشر سيناريو واقعي لخطأ المستشعر في ظل ظروف مختلفة: معلمات الخطأ (على سبيل المثال، ملفات تعريف الخطأ المتعددة، والموقع، والأحجام)، والمدخلات غير المعروفة (على سبيل المثال، أجهزة التشويش وضوضاء المستشعر) لاختبار الأداء. كما تم تنفيذ خوارزمية تسجيل، لتقييم قدرة تصنيف الخوارزمية والقدرة على الكشف المبكر عن الأخطاء. تظهر النتائج التجريبية فعالية نهج المراقب المقترح في الكشف عن أخطاء المستشعر في أنظمة المؤازرة الصناعية، بدقة تصنيف 88.8 ٪. علاوة على ذلك، تؤكد النتائج التي تم الحصول عليها تفوق الخوارزمية المقترحة عند مقارنتها بمراقب لوينبرجر الكلاسيكي مع مكاسب مستمرة.Translated Description (French)
Dans cet article, une approche adaptative de détection de défaut basée sur un observateur de haute précision pour des applications industrielles est proposée. L'algorithme de détection de défauts proposé utilise une approche basée sur la logique floue dans le but de trouver les gains d'observateurs appropriés qui pourraient faire face aux différentes conditions de travail. La flexibilité et l'adaptabilité représentent les principaux objectifs de l'observateur proposé. Ce travail s'intéresse à la proposition d'un observateur à gains variables flous pour un système général non linéaire. En outre, un modèle linéaire a été construit pour faciliter la réalisation de la détection des défauts du système d'asservissement industriel en utilisant l'observateur proposé. Afin d'évaluer l'approche proposée, onze scénarios réalistes de panne de capteur sont créés dans des conditions variables : paramètres de panne (par exemple, profils de panne multiples, emplacement et grandeurs), entrées inconnues (par exemple, perturbateurs et bruits de capteur) pour les tests de performance. En outre, un algorithme de notation a été mis en œuvre pour évaluer la capacité de classification de l'algorithme et la capacité de détection précoce des pannes. Les résultats expérimentaux démontrent l'efficacité de l'approche d'observation proposée dans la détection des défauts de capteur dans les servosystèmes industriels, avec une précision de classification de 88,8 %. De plus, les résultats obtenus confirment la supériorité de l'algorithme proposé par rapport à l'observateur classique de Luenberger avec des gains constants.Translated Description (Spanish)
En este documento, se propone un enfoque adaptativo de detección de fallas basado en el observador de alta precisión para aplicaciones industriales. El algoritmo de detección de fallas propuesto emplea un enfoque basado en lógica difusa con el objetivo de encontrar las ganancias apropiadas del observador que podrían hacer frente a las diferentes condiciones de trabajo. La flexibilidad y adaptabilidad representan los principales objetivos del observador propuesto. Este trabajo está interesado en proponer un observador con ganancias variables difusas para un sistema general no lineal. Además, se ha construido un modelo lineal para facilitar la realización de la detección de fallos del servosistema industrial mediante el uso del observador propuesto. Para evaluar el enfoque propuesto, se crean once escenarios realistas de fallas del sensor en condiciones variables: parámetros de falla (por ejemplo, múltiples perfiles de falla, ubicación y magnitudes), entradas desconocidas (por ejemplo, perturbadores y ruidos del sensor) para las pruebas de rendimiento. Además, se ha implementado un algoritmo de puntuación para evaluar la capacidad de clasificación del algoritmo y la capacidad de detección temprana de fallas. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del enfoque de observador propuesto en la detección de fallas de sensores en los servosistemas industriales, con una precisión de clasificación del 88.8%. Además, los resultados obtenidos confirman la superioridad del algoritmo propuesto en comparación con el observador clásico de Luenberger con ganancias constantes.Files
09143074.pdf.pdf
Files
(245 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:496d26c779e9eeca4223ce1fea17806c
|
245 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اكتشاف الأعطال القائم على الملاحظة مع المكاسب المتغيرة الغامضة وتطبيقها على نظام المؤازرة الصناعي
- Translated title (French)
- Détection des pannes basée sur l'observateur avec des gains variables flous et son application au système de servomoteur industriel
- Translated title (Spanish)
- Detección de fallos basada en el observador con ganancias variables difusas y su aplicación al servosistema industrial
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3042450467
- DOI
- 10.1109/access.2020.3010125
References
- https://openalex.org/W1541037333
- https://openalex.org/W1820160793
- https://openalex.org/W1964496566
- https://openalex.org/W1972203262
- https://openalex.org/W1993848578
- https://openalex.org/W1997321769
- https://openalex.org/W1997713206
- https://openalex.org/W2015553646
- https://openalex.org/W2045344972
- https://openalex.org/W2046570256
- https://openalex.org/W2063712537
- https://openalex.org/W2079106680
- https://openalex.org/W2079266261
- https://openalex.org/W2092126505
- https://openalex.org/W2113198536
- https://openalex.org/W2120959815
- https://openalex.org/W2133528201
- https://openalex.org/W2137659272
- https://openalex.org/W2147814030
- https://openalex.org/W2150714330
- https://openalex.org/W2162619244
- https://openalex.org/W2191950414
- https://openalex.org/W2288845294
- https://openalex.org/W2321766425
- https://openalex.org/W2335198190
- https://openalex.org/W2495825432
- https://openalex.org/W2498311735
- https://openalex.org/W2765975552
- https://openalex.org/W2883016037
- https://openalex.org/W2883661187
- https://openalex.org/W2896708640
- https://openalex.org/W2900225293
- https://openalex.org/W2900851276
- https://openalex.org/W2922109457
- https://openalex.org/W3003570764
- https://openalex.org/W3006671208
- https://openalex.org/W3011087738
- https://openalex.org/W4235457221
- https://openalex.org/W4253217069