Detekce změn a chyb v dynamických systémech

Abstract

Stěžejní část disertační práce je věnována rozvoji úlohy aktivní detekce chyb řešené na nekonečném časovém horizontu. Práce zároveň krátce pojednává o metodách pasivní detekce změn a chyb založených na datech, které lze využít v případech, kdy model systému není dopředu znám. Mezi hlavní cíle disertační práce patří formulace a návrh řešení úlohy aktivní detekce chyb pro diskrétní stochastické dynamické systémy na nekonečném časovém horizontu. Souběžně práce cílí na rozšíření formulace a řešení této úlohy o požadavky na chování systému.

Úloha aktivní detekce chyb a řízení je formulována jako optimalizační úloha na nekonečném časovém horizontu s obecným diskontovaným aditivním návrhovým kritériem. K popisu chování systému je použit vícemodelový přístup se známými pravděpodobnostmi přechodu mezi jednotlivými módy systému. Návrh aktivního detektoru chyb je rozložen do dvou kroků. Nejprve je původní úloha transformována na úlohu s úplnou informací o stavu využitím metod odhadu stavu. Následně se k řešení transformované úlohy využije aproximativní dynamické programování a zpětnovazební učení. Detekce změn a chyb bez znalosti modelu využívá geometrické vlastnosti lineárních systémů a učení bez učitele.