Online Fault Tolerance Strategy for Abrupt Reachability Constraint Changes

要約

システムの制約が急激に変化すると、システムの到達可能性の安全性はもはや維持されません。そのため、システムは禁じられた/危険な値に達する可能性があります。従来の対処法では、新しい制約に対する到達可能性のコンプライアンスを再確立するために、オンライン制御器再設計（OCR）が実用的ですが、これは通常時間がかかりすぎます。到達可能性制約の実行時の変更を管理できるオンライン戦略が必要である。しかし、著者らの知る限り、このトピックは既存の文献では扱われていない。本論文では、システムの到達可能性安全性を実行時に回復する高速なフォールトトレランス戦略を提案する。システムの制御器を再設計する代わりに、システムの参照状態を変更し、システムの到達可能性を新しい制約に適合するように修正することを提案する。基準状態の探索を最適化問題としてとらえ、高速な解導出のためにKarush-Kuhn-Tucker（KKT）法と内部点法（IPM）ベースのニュートン法（KKT法のフォールバックとして）を採用する。また、この最適化により、より将来的なフォールトトレランスも可能となる。数値シミュレーションにより、本手法が従来のOCR法を計算効率と成功率の点で上回ることが実証された。具体的には、提案手法はOCR法より$10^{2}$ (IPMに基づくニュートン法)$sim 10^{4}$ (KKT法)倍速く解を求める。さらに、本手法のOCR法に対する成功率の改善率は、実行時間の期限を考慮せずに$40.81%$である。提案手法の成功率は$49.44%$のままであるが、OCR法では$1.5秒$の期限を課した場合$0%$となる。

要約(オリジナル)

When a system’s constraints change abruptly, the system’s reachability safety does no longer sustain. Thus, the system can reach a forbidden/dangerous value. Conventional remedy practically involves online controller redesign (OCR) to re-establish the reachability’s compliance with the new constraints, which, however, is usually too slow. There is a need for an online strategy capable of managing runtime changes in reachability constraints. However, to the best of the authors’ knowledge, this topic has not been addressed in the existing literature. In this paper, we propose a fast fault tolerance strategy to recover the system’s reachability safety in runtime. Instead of redesigning the system’s controller, we propose to change the system’s reference state to modify the system’s reachability to comply with the new constraints. We frame the reference state search as an optimization problem and employ the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) method as well as the Interior Point Method (IPM) based Newton’s method (as a fallback for the KKT method) for fast solution derivation. The optimization also allows more future fault tolerance. Numerical simulations demonstrate that our method outperforms the conventional OCR method in terms of computational efficiency and success rate. Specifically, the results show that the proposed method finds a solution $10^{2}$ (with the IPM based Newton’s method) $\sim 10^{4}$ (with the KKT method) times faster than the OCR method. Additionally, the improvement rate of the success rate of our method over the OCR method is $40.81\%$ without considering the deadline of run time. The success rate remains at $49.44\%$ for the proposed method, while it becomes $0\%$ for the OCR method when a deadline of $1.5 \; seconds$ is imposed.

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