Anwendung der indefinit quadratischen Optimierungsmethoden zur Lösung der Fehlererkennungsprobleme für lineare zeitvariante Systeme

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Steven Xianchun Ding
• Subject Area: Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
• Term: from 2010 to 2013
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 144939979

Beobachtergestützte Fehlerdiagnose hat sich in den vergangenen Jahren als ein aktives Themengebiet der Regelungstheorie etabliert. Die Kernaufgabe der beobachtergestützten Fehlererkennung lässt sich im Rahmen der Regelungstheorie als Multi-Objektive-Entwurf von Beobachtern bzw. Filtern formulieren. Im beantragten Forschungsvorhaben sollen neue regelungstheoretische Methoden entwickelt werden, mit denen man beobachtergestützte FD-Systeme (FD: fault detection) für zeitdiskrete LTV-Prozesse (LTV, linear time varying) im Sinne• der Maximierung der Fehlerdetektierbarkeit unter einer zulässigen Fehlalarmrate oder• der Minimierung der Fehlalarmrate bei der gegebenen Fehlerdetektierbarkeitentwerfen kann. Es sollen ferner Lösungen für zeitdiskrete LTV-Prozesse mit stochastischen Systemparameterunsicherheiten erarbeitet werden. Die regelungstheoretische Grundlage für die Entwicklung der neuen FD-Methoden bildet die Theorie der indefinit quadratischen Optimierung, die Filterungsprobleme in einer vereinigten Form im so genannten Kreinraum löst.

• DFG Programme: Research Grants