Адаптивне оцінювання стану динамічних систем за наявності несправностей у каналі спостережень

Abstract

In practice, there are cases of sudden changes in the physical systems dynamics, that are the reason for the deterioration of their quality factors. Such changes are usually classified as malfunctions or failures. As usual, to maintain the constant performance of the system, a procedure is used to compensate for the faults influence due to hardware-architectural or functional redundancy. For this purpose, the model of the observation channel was corrected. The model doesn’t exclude the appearance of different accuracy results, including anomalous ones. The synthesis result is presented as a filter with reduced sensitivity to anomalous errors. The resistance of the synthesized filter to anomalous errors is achieved by weight averaging the estimates of a filter pair operating in parallel. Each of the filters is tuned to the corresponding hypothesis about the observation channel state. The a posteriori probabilities of the operational condition of the observation channel and its alternatives are used as weight factors. Since the calculation of a posteriori probabilities requires the results of current observations, the synthesized filter is non-linear with respect to the results of observations. In this regard, its practical implementation requires preliminary statistical modeling using the Monte Carlo method. To overcome a priori uncertainty about the probability of anomalous errors occurrence, a variant of constructing an adaptive filter was proposed. In this filter, instead of a priori given values of the anomalous errors occurrence probabilities, their average values were used. A demonstrative example is given that proves the operability of the synthesized filter. The limits of its application are determined in terms of the assessment quality and the duration of the adaptation process. This is an estimate of the accuracy of the current filtering results.

На практиці не виключені випадки раптових змін у динаміці фізичних систем, які є причиною погіршення їх якісних показників. Такі зміни прийнято класифікувати як несправності або відмови. Зазвичай, для підтримання постійної працездатності системи, застосовують процедуру компенсації впливу несправностей за рахунок апаратно-архітектурної або функціональної надлишковості. У представленій роботі увага зосереджена на проблемі своєчасного виявлення несправностей та їх розпізнавання шляхом застосування в рамках байєсового підходу методів сукупного оцінювання як параметрів системи, так і її вектора стану. З цією метою була скорегована модель каналу спостережень, яка не виключала появу результатів різної точності включно з аномальними, а результат синтезу представлений у вигляді фільтра з пониженою чутливістю до дії аномальних похибок. Стійкість синтезованого фільтра до аномальних похибок досягається за рахунок вагового осереднення оцінок пари паралельно працюючих фільтрів, кожен з яких налаштований на відповідну гіпотезу про стан каналу спостережень. У якості вагових множників використовуються апостеріорні ймовірності справного стану каналу спостережень та його альтернативи. Оскільки обчислення апостеріорних ймовірностей вимагають результатів поточних спостережень, то по відношенню до результатів спостережень синтезований фільтр є нелінійним. У зв\"язку з цим, його практична реалізація потребує попереднього прискіпливого статистичного моделювання за методом Монте–Карло. Для подолання апріорної невизначеності щодо ймовірності появи аномальних похибок був запропонований варіант побудови адаптивного фільтра, у якому замість апріорно заданих значень ймовірнос- тей появи аномальних похибок використовувалось їх середні значення. Приводиться демонстративний приклад, який доказує працездатність синтезованого фільтра, визначені межі його застосування з точки зору якості оцінювання та тривалості процесу адаптації. Дана оцінка точності поточних результатів фільтрації.