Diagnosis of coupled quantisized systems using automaton networks

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Jan Lunze
• Subject Area: Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
• Term: from 2003 to 2009
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5409653

Quantisierte Systeme sind wertekontinuierliche Systeme, deren Signale nur quantisiert gemessen werden können. Das Eingangs-Ausgangsverhalten solcher Systeme ist deshalb durch Symbolfolgen gekennzeichnet. In bisherigen Arbeiten konnte gezeigt werden, dass Fehler in quantisierten Systemen mit Hilfe einer rein ereignisdiskreten Beschreibung diagnostiziert werden können, wobei stochastische Automaten zur Darstellung des Systems eingesetzt werden. Die Verhaltensrelation des Automaten kann für gegebene Quantisierungen mit Hilfe von Abstraktionsmethoden aus dem Zustandsraummodell des wertekontinuierlichen Systems berechnet werden. Um die Komplexität des Modells zu reduzieren, sollen in diesem Projekt gekoppelte quantisierte Systeme komponentenweise modelliert werden, so dass das resultierende Modell die Form eines Automatennetzes hat. Diese Modellform soll zur Fehlerdiagnose eingesetzt werden. Das Projekt gliedert sich in drei Phasen. In der ersten Phase werden Methoden zur Komposition und Dekomposition stochastischer Automaten entwickelt, wobei insbesondere Beziehungen zwischen den Verhaltensrelationen der Teilautomaten und des Automatennetzes erarbeitet werden sollen. Basierend auf diesen Beziehungen sowie den bekannten Abstraktionsmethoden werden in der zweiten Phase Methoden für die komponentenweise Modellierung gekoppelter quantisierter Systeme untersucht. Dabei müssen Bedingungen aufgestellt werden, unter denen das erhaltene Automatennetz ein vollständiges Modell des Systems ist und folglich für die Prozessdiagnose eingesetzt werden kann. In der dritten Phase ist ein Diagnosealgorithmus zu entwickeln, der auf dem Automatennetz als Beschreibung beruht. Alle entwickelten Methoden werden an einer Laboranlage experimentell erprobt.

• DFG Programme: Research Grants