Journal of Computer and System Sciences InternationalJournal of Computer and System Sciences InternationalИзвестия Российской академии наук. Теория и системы управления0002-33883034-6444The Russian Academy of Sciences69920610.7868/S3034543X25060132SYSTEM ANALYSIS AND OPERATIONS RESEARCHСИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙResearch ArticleMETHOD OF SENSOR FAULT IDENTIFICATION IN LINEAR AND NONLINEAR SYSTEMSМЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ В ДАТЧИКАХ ЛИНЕЙНЫХ И НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМZhirabokA. NЖирабокА. Нzhirabok@mail.ruZuevA. VЗуевА. ВFar Eastern Federal UniversityДальневосточный федеральный ун-тInstitute of Marine Technology Problems, Far Eastern Branch, Russian Academy of SciencesИнститут проблем морских технологий ДВО РАНInstitute of Automation and Control Processes, Russian Academy of SciencesИнститут автоматики и процессов управления ДВО РАН151220256NO6 (2025)№6 (2025)13514523122025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://snv63.ru/0002-3388/article/view/699206

The problem of sensor fault identification in continuous-time and discrete-time nonlinear systems under external disturbances is studied. A solution is based on the reduced-order model of the original system. The relations allowing designing the observer of the minimal dimension producing exact or approximate estimate of sensor fault are derived. The theoretical results are illustrated by an example.

Рассматривается задача идентификации дефектов в датчиках непрерывных и дискретных нелинейных систем при наличии внешних возмущений. Решение базируется на редуцированной (имеющей пониженную размерность) модели исходной системы. Приводятся соотношения, на базе которых строится наблюдатель минимальной размерности, позволяющий получить точную или приближенную оценку величины дефекта в датчике. Теоретические результаты иллюстрируются примером.

nonlinear systemsexternal disturbancessensorsfault identificationreduced-order modeinterval observersнелинейные системывнешние возмущениядатчикиидентификация дефектовредуцированная модельинтервальные наблюдателиРабота поддержана Российским научным фондом (проект № 25–19–00590), https://rscf.ru/project/25–19–00590/.Мироновский Л.А. Функциональное диагностирование динамических систем. М. –СПб.: Изд-во МГУ–ГРИФ, 1998.Edwards C., Spurgeon S., Patton R. Sliding Mode Observers for Fault Detection and Isolation // Automatica. 2000. V. 36. P. 541–553.Kaisi K., Hui S., Zak S. Unknown Input and Sensor Fault Estimation Using Sliding-mode Observers // Proc. 2011 ACC. San Francisco, 2011. P. 1364–1369.Tan C., Edwards C. Sliding Mode Observers for Robust Detection and Reconstruction of Actuator and Sensor Faults // Intern. J. Robust and Nonlinear Control. 2003. V. 13. P. 443–463.Yan X., Edwards C. Sensor Fault Detection and Isolation for Nonlinear Systems Based on a Sliding Mode Observer // Intern. J. Adapt. Control Signal Process. 2007. V. 21. P. 657–673.Жирабок А.Н., Зуев А.В., Сершенко О., Шумский А.Е. Идентификация дефектов в нелинейных динамических системах и их датчиках на основе скользящих наблюдателей // АиТ. 2022. № 2. С. 63–89.Zhang Z., Yang G. Interval Observer-based Fault Isolation for Discrete-Time Fuzzy Interconnected Systems with Unknown Interconnections // IEEE Trans. on Cybernetics. 2017. V. 47. P. 2413–2424.Miguel A., Puig V., Alenya G. Fault-tolerant Control of a Service Robot Using a LPV Robust Unknown Input Observer // Proc. 4th Conf. Control and Fault Tolerant Systems. Casablanca, Morocco, 2019. P. 207–212.Zhu F., Zhang W., Zhang J., Guo S. Unknown Input Reconstruction Via Interval Observer and State and Unknown Input Compensation Feedback Controller Designs // Intern. J. Control Autom. Syst. 2020. V. 18. P. 1–13.Iserman R. Process Fault Detection Based on Modeling and Estimation Methods — a Survey // Automatica. 1984. V. 20. P. 387–404.Simani S., Fantuzzi C., Patton R. Model-based Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques. Berlin: Springer-Verlag, 2002.Справочник по теории автоматического управления. М.: Наука, 1987.Клинин Н.В., Герасимова Г.Н., Кац М.А. Диагностика электрических цепей. М.: Энергоатомиздат, 1983.Жарабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Шумский А.Е., Ким Ч.И. Каноническая форма Жордана в задачах диагностирования и оценивания // АиТ. 2022. № 9. С. 36–54.Жарабок А.Н., Зуев А.В., Ким Ч.И. Метод построения интервальных наблюдателей для стационарных линейных систем // Изв. РАН. ТиСУ. 2022. № 5. С. 3–13.Жарабок А.Н., Зуев А.В., Ким Ч.И. Интервальное оценивание в дискретных линейных системах с параметрическими неопределенностями // Изв. РАН. ТиСУ. 2024. № 1. С. 139–149.Low X., Willsky A., Verghese G. Optimally Robust Redundancy Relations for Failure Detection in Uncertain Systems // Automatica. 1996. V. 22. P. 333–344.Ефимов Д.В., Раисш Т. Построение интервальных наблюдателей для динамических систем с неопределенностями // АиТ. 2016. № 2. С. 5–49.Жарабок А.Н., Зуев А.В. Метод диагностирования дискретных систем на основе интервальных наблюдателей // АиТ. 2023. № 12. С. 133–145.Chebotarev S., Efimov D., Raissi T., Zolghadri A. Interval Observers for Continuous-time LPV Systems with L1/L2 Performance // Automatica. 2015. V. 51. P. 82–89.Misawa E., Hedrick J. Nonlinear Observers – a State of the Art. Survey // J. Dynamic Systems, Measurements Control. 1989. V. 111. P. 344–352.Филаретов В.Ф., Зуев А.В., Губанков А.С. Управление манипуляторами при выполнении различных технологических операций. М.: Наука, 2018.