Tensor Decomposition in Active Fault Diagnosis for Stochastic Large Scale Systems
Project goals
The project deals with the development of active fault diagnosis (AFD) algorithms for stochastic discrete-time large-scale systems. To achieve the feasibility of the algorithms, tensor decompositions (TDs) will be employed in several components of the AFD algorithm design. In particular, the TDs will be applied for the dynamic programming responsible for the active aspect of the diagnosis, for the nonlinear Bayesian state estimation responsible for the learning, and for the information fusion responsible for merging the information learned by individual AFD nodes. To meet the requirements involved, novel TD algorithms will be developed with a special focus on non-negative variants, variants with limited sensitivity, and functional TD. Combining the components fused with the developed TDs in the decentralized, distributed or hierarchical AFD architectures exploiting structural properties of the large-scale system will lead to feasible algorithms capable of coping with the complexity of nonlinear stochastic large-scale systems.
Keywords
fault diagnosistensor decompositionactive detectionlarge scale systemstate estimationmultiple modeltensor traintensor chain
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
SGA0202200004
Main participants
Západočeská univerzita v Plzni / Fakulta aplikovaných věd
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
22-11101S
Alternative language
Project name in Czech
Tenzorový rozklad v aktivní diagnostice poruch pro stochastické rozlehlé systémy
Annotation in Czech
Projekt se zabývá vývojem algoritmů aktivní diagnostiky poruch pro stochastické rozlehlé systémy diskrétní v čase. Pro dosažení spočitatelnosti algoritmů bude při jejich návrhu v některých jejich komponentách využita tenzorová dekompozice (TD). Bude se jednat o dynamické programování, které odpovídá za aktivní aspekt diagnostiky, o nelineární bayesovské odhadování, které zodpovídá za prvek učení, a o informační fúzi, která slouží ke slučování informací získaných jednotlivými lokálními diagnostickými uzly. Vzhledem k požadavkům jednotlivých komponent na TD, budou navrženy nové algoritmy TD se zaměřením na nezáporné TD, omezenou citlivost TD a funkcionální TD. Kombinace těchto komponent včetně vyvinutých algoritmů TD s decentralizovanou, distribuovanou nebo hierarchickou architekturou, která využívá strukturálních vlastností rozlehlého systému, povede na spočitatelné algoritmy schopné se vypořádat s komplikovaností nelineárních stochastických rozlehlých systémů.
Scientific branches
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2022
Realization period - end
Dec 31, 2024
Project status
—
Latest support payment
Feb 29, 2024
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP25-GA0-GA-R
Data delivery date
Mar 12, 2025
Finance
Total approved costs
6,898 thou. CZK
Public financial support
6,898 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Recognised costs
6 898 CZK thou.
Public support
6 898 CZK thou.
0%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Automation and control systems
Solution period
01. 01. 2022 - 31. 12. 2024