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저자정보
Jayden Dongwoo Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Lamsu Kim (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Hosun Lee (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Hyochoong Bang (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
361 - 366 (6page)

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In this study, we designed a data-driven fault detection and identification method for time-varying nonlinear systems using the Koopman operator. Koopman operator is an infinite-dimensional linear operator that transforms a nonlinear dynamical system. In this paper, Weighted Window Extended Dynamic Mode Decomposition (WW-EDMD) is used to obtain the Koopman operator through a recursive procedure to reduce the computation time and memory usage. The forgetting factor is implemented to enhance the fault detection ability, weighting the latest data in the WW-EDMD framework. When the column vector norm of the matrix B is less than the designed threshold, the fault is detected and estimated. Through the data collection period, the performance of the obtained Koopman operator model is confirmed by comparing the true state of the model. Numerical simulation results show that the proposed method has better fault detection ability for time-varying nonlinear systems than window extended dynamic mode decomposition.
#Fault Detection #Weighted Window Extended Dynamic Mode Decomposition (WW-EDMD) #Koopman Operator #Time-Varying Nonlinear System

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. KOOPMAN OPERATOR MODELING
3. WEIGHTED WINDOWEDMD FAULT DETECTION AND IDETIFICATION
4. SIMULATION RESULT
5. CONCLUSION
REFERENCES

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