Active Fault Detection Based on Tensor Train Decomposition
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43973064" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43973064 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.297" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.297</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.297" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2024.07.297</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Active Fault Detection Based on Tensor Train Decomposition
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with active fault detection of stochastic systems based on tensor train representation of the Bellman function. The faulty and faulty-free behavior of the system is represented using multiple models. The active fault detection problem is treated as an optimal design problem similar to optimal stochastic control. The original problem is reformulated as a perfect state information problem by introducing an information state that contains statistics computed by a state estimator. The Bellman function is computed using the value iteration algorithm over a rectilinear grid set up in the information state space. Within the value iteration algorithm, the Bellman function is represented using the tensor train decomposition, and considerable attention is devoted to designing a rectilinear grid that respects the constraints placed on the elements of the information state.
Název v anglickém jazyce
Active Fault Detection Based on Tensor Train Decomposition
Popis výsledku anglicky
The paper deals with active fault detection of stochastic systems based on tensor train representation of the Bellman function. The faulty and faulty-free behavior of the system is represented using multiple models. The active fault detection problem is treated as an optimal design problem similar to optimal stochastic control. The original problem is reformulated as a perfect state information problem by introducing an information state that contains statistics computed by a state estimator. The Bellman function is computed using the value iteration algorithm over a rectilinear grid set up in the information state space. Within the value iteration algorithm, the Bellman function is represented using the tensor train decomposition, and considerable attention is devoted to designing a rectilinear grid that respects the constraints placed on the elements of the information state.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA22-11101S" target="_blank" >GA22-11101S: Tenzorový rozklad v aktivní diagnostice poruch pro stochastické rozlehlé systémy</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
IFAC-PapersOnLine
ISBN
—
ISSN
2405-8971
e-ISSN
2405-8963
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
676-681
Název nakladatele
Elsevier
Místo vydání
Ferrara
Místo konání akce
Ferrara, Italy
Datum konání akce
4. 6. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001296047100114