Resumen

Este artículo trata sobre el problema de estimación de estado y falla basado en eventos para una clase de sistemas discretos lineales con fallas de aparición aleatoria (ROFs) y mediciones faltantes. A diferencia del mecanismo de transmisión estática basado en eventos (SETM) con un umbral constante, se explota aquí un mecanismo dinámico basado en eventos (DETM) para regular el parámetro de umbral, reduciendo así aún más la cantidad de transmisión de datos. Se utilizan algunas variables aleatorias de Bernoulli mutuamente independientes para caracterizar los fenómenos de ROFs y mediciones faltantes. Con el fin de estimar simultáneamente el estado del sistema y las señales de falla, la atención principal de este artículo se centra en el diseño de un filtro recursivo; por ejemplo, para todos los DETM, ROFs y mediciones faltantes, se garantiza un límite superior para la covarianza del error de estimación y se diseña la matriz de ganancia del filtro relevante minimizando el límite superior obtenido. Además, se realiza un análisis

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Basado en eventos; Estado; Estimación de fallas; Sistemas discretos lineales; Fallas que ocurren aleatoriamente; Mediciones faltantes
• Keywords:Event-based; State; Fault estimation; Linear discrete systems; Randomly occurring faults; Missing measurements