論文の概要: Fault Identification Enhancement with Reinforcement Learning (FIERL)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04938v1
• Date: Wed, 8 May 2024 10:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 18:41:08.870346
• Title: Fault Identification Enhancement with Reinforcement Learning (FIERL)
• Title（参考訳）: 強化学習(FIERL)による断層同定の促進
• Authors: Valentina Zaccaria, Davide Sartor, Simone Del Favero, Gian Antonio Susto,
• Abstract要約: 本書は, 活断層検出(AFD)分野における新しいアプローチを提示する。 タスクを、パッシブ障害検出(PFD)と制御入力設計の2つに明確に分離している。 この研究のコアコントリビューションは、このような制御戦略の設計のための一般的なシミュレーションベースのアプローチであるFIERLである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.264842065153012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This letter presents a novel approach in the field of Active Fault Detection (AFD), by explicitly separating the task into two parts: Passive Fault Detection (PFD) and control input design. This formulation is very general, and most existing AFD literature can be viewed through this lens. By recognizing this separation, PFD methods can be leveraged to provide components that make efficient use of the available information, while the control input is designed in order to optimize the gathering of information. The core contribution of this work is FIERL, a general simulation-based approach for the design of such control strategies, using Constrained Reinforcement Learning (CRL) to optimize the performance of arbitrary passive detectors. The control policy is learned without the need of knowing the passive detector inner workings, making FIERL broadly applicable. However, it is especially useful when paired with the design of an efficient passive component. Unlike most AFD approaches, FIERL can handle fairly complex scenarios such as continuous sets of fault modes. The effectiveness of FIERL is tested on a benchmark problem for actuator fault diagnosis, where FIERL is shown to be fairly robust, being able to generalize to fault dynamics not seen in training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,PFD (Passive Fault Detection) と制御入力設計の2つの部分にタスクを明示的に分離することで,アクティブフォールト検出(AFD)の分野における新しいアプローチを提案する。 この定式化は非常に一般的であり、既存のAFD文献はこのレンズを通して見ることができる。 この分離を認識することで、PFD法を利用して、情報収集を最適化するために制御入力を設計し、利用可能な情報を効率的に活用するコンポーネントを提供することができる。 この研究の核となる貢献は、任意の受動検出器の性能を最適化するために制約強化学習(CRL)を用いて、このような制御戦略を設計するための一般的なシミュレーションベースのアプローチであるFIERLである。 制御ポリシーは受動的検出器の内部動作を知ることなく学習され、FIERLは広く適用できる。 しかし、効率的な受動的コンポーネントの設計と組み合わせると特に便利である。 多くのAFDアプローチとは異なり、FIERLは障害モードの連続セットのようなかなり複雑なシナリオを処理できる。 FIERLの有効性は、アクチュエータ故障診断のベンチマーク問題で検証され、FIERLはかなり堅牢であることが示され、トレーニング中に見えない断層力学に一般化できる。

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