Adaptive Generalized Policy Iteration in Active Fault Detection and Control

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F15%3A43926642" target="_blank" >RIV/49777513:23520/15:43926642 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.576" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.576</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.09.576" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2015.09.576</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive Generalized Policy Iteration in Active Fault Detection and Control

Popis výsledku v původním jazyce

The paper deals with a suboptimal solution to the problem of active fault detection and control for stochastic nonlinear systems over an infinite time horizon. The design of an active fault detector and controller is formulated as a dynamic optimization problem that is solved using the generalized policy iteration algorithm. A key parameter of this algorithm that in influences computational demands and the speed of convergence is the number of successive approximations used in a policy evaluation step. Although general guidelines are known, no exact algorithm for choosing this parameter exists. The paper proposes an adaptive algorithm for determining this key parameter to speed up convergence given a specified accuracy of the solution. The adaptive algorithm is demonstrated and compared with non-adaptive generalized policy iteration algorithms in a numerical example.

Název v anglickém jazyce

Adaptive Generalized Policy Iteration in Active Fault Detection and Control

Popis výsledku anglicky

The paper deals with a suboptimal solution to the problem of active fault detection and control for stochastic nonlinear systems over an infinite time horizon. The design of an active fault detector and controller is formulated as a dynamic optimization problem that is solved using the generalized policy iteration algorithm. A key parameter of this algorithm that in influences computational demands and the speed of convergence is the number of successive approximations used in a policy evaluation step. Although general guidelines are known, no exact algorithm for choosing this parameter exists. The paper proposes an adaptive algorithm for determining this key parameter to speed up convergence given a specified accuracy of the solution. The adaptive algorithm is demonstrated and compared with non-adaptive generalized policy iteration algorithms in a numerical example.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-12068S" target="_blank" >GA15-12068S: Adaptivní přístupy k odhadu stavu nelineárních stochastických systémů</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

IFAC-PapersOnLine Volume 48, Issue 21, 2015

ISBN

—

ISSN

2405-8963

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

"505–510"

Název nakladatele

Elsevier

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Paris, France

Datum konání akce

2. 9. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—