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Asymptotic analysis of subspace-based datadriven residual for fault detection with unceratin reference

  • The local asymptotic approach is promising for vibration-based fault diagnosis when associated to a subspace-based residual function and efficient hypothesis testing tools. It has the ability of detecting small changes in some chosen system parameters. In the residual function, the left null space of the observability matrix associated to a reference model is confronted to the Hankel matrix of output covariances estimated from test data. When this left null space is not perfectly known from a model, it should be replaced by an estimate from data to avoid model errors in the residual computation. In this paper, the asymptotic distribution of the resulting data-driven residual is analyzed and its covariance is estimated, which includes also the covariance related to the reference null space estimate. The importance of including the covariance of the reference null space estimate is shown in a numerical study.

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Metadaten
Autoren/innen:L. Mevel
Koautoren/innen:Eva Viefhues, M. Döhler, Falk Hille
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2018
Organisationseinheit der BAM:7 Bauwerkssicherheit
7 Bauwerkssicherheit / 7.2 Ingenieurbau
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau
Freie Schlagwörter:Fault detection; Residual evaluation; Statistical tests; Uncertainty in reference; Vibration measurement
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
Infrastruktur / Sicherheit und Lebensdauer von Bauwerken
Veranstaltung:10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes SAFEPROCESS 2018
Veranstaltungsort:Warsaw, Poland
Beginndatum der Veranstaltung:29.08.2018
Enddatum der Veranstaltung:31.08.2018
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:08.11.2018
Referierte Publikation:Nein