Correntropy based IPKF filter for parameter estimation in presence of non-stationary noise process
In: SAFEPROCESS 2018, 10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes ; https://inria.hal.science/hal-01887557 ; SAFEPROCESS 2018, 2018
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Konferenz
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SAFEPROCESS 2018, 10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes, Varsovie, POLOGNE, 29-/08/2018 - 31/08/2018 ; International audience ; Existing filtering based structural health monitoring (SHM) algorithms assume constant noise environment which does not always conform to the reality as noise is hardly stationary. Thus to ensure optimal solution even with non-stationary noise processes, the assumed statistical noise models have to be updated periodically. This work incorporates a modification in the existing Interacting Particle-Kalman Filter (IPKF) to enhance its detection capability in presence of non-stationary noise processes. To achieve noise adaptability, the proposed algorithm recursively estimates and updates the current noise statistics using the post-IPKF residual uncertainty in prediction as a measurement which in turn enhances the optimality in the solution as well. Further, this algorithm also attempts to mitigate the ill effects of abrupt change in noise statistics which most often deteriorates/ diverges the estimation. For this, the Kalman filters (KF) within the IPKF have been replaced with a maximum Correntropy criterion (MCC) based KF that, unlike regular KF, takes moments beyond second order into consideration. A Gaussian kernel for MCC criterion is employed to define a correntropy index that controls the update in state and noise estimates in each recursive steps. Numerical experiments on an eight degrees-of-freedom system establish the potential of this algorithm in real field applications.
Titel: |
Correntropy based IPKF filter for parameter estimation in presence of non-stationary noise process
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Autor/in / Beteiligte Person: | Sen, Subhamoy ; Criniere, Antoine ; Mevel, Laurent ; Cerou, Frédéric ; Dumoulin, Jean ; India Institute of Technology MANDI (ITT MANDI) ; Statistical Inference for Structural Health Monitoring (I4S) ; Département Composants et Systèmes (IFSTTAR/COSYS) ; Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)-PRES Université Lille Nord de France-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)-PRES Université Lille Nord de France-Inria Rennes – Bretagne Atlantique ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) ; SIMulation pARTiculaire de Modèles Stochastiques (SIMSMART) ; Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR) ; Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes) ; Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique ; Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon-PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)-PRES Université Lille Nord de France ; ANR-11-LABX-0020,LEBESGUE,Centre de Mathématiques Henri Lebesgue : fondements, interactions, applications et Formation(2011) |
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Zeitschrift: | SAFEPROCESS 2018, 10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes ; https://inria.hal.science/hal-01887557 ; SAFEPROCESS 2018, 2018 |
Veröffentlichung: | HAL CCSD, 2018 |
Medientyp: | Konferenz |
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