Multi-objective Optimization for Fault Detection Using a Multivariable Wavelet Identification Procedure

This paper presents a multi-objective wavelet identification procedure for fault detection in dynamic systems. For this purpose, a multi-objective genetic algorithm is used to search for the Pareto frontier. Two objectives are taken into account, the minimization of the residual signal in nominal operating conditions and its maximization in faulty operating conditions. Thus, the proposed approach takes into account the effect of the fault in the residue. The multivariable consistency check is compared with single variable consistency checks to characterize the advantage of the multivariable approach, providing better fault detection results. For illustration, a simulated example involving the detection of a sensor fault in 747 aircraft is presented. Keywords— Fault Detection, Pareto Frontier, Dynamic Systems, Wavelets, Multi-objective Optimization. Resumo— Este artigo apresenta um procedimento multiobjetivo de identificação de parâmetros wavelets para a detecção de falhas em sistemas dinâmicos. Para isto, um algoritmo genético multiobjetivo é usado na busca pela fronteira de Pareto. Dois objetivos são levados em conta, a minimização do sinal residual em condições normais de operação e a sua maximização em condições de falha. Assim, o método proposto leva em consideração o efeito da falha no reśıduo. A verificação de consistência multivariável é comparada com a verificação de única variável para mostrar que esta é vantajosa sobre a segunda, levando a melhores resultados na detecção de falhas. Para ilustração, um exemplo simulado envolvendo a detecção de falha em um sensor em uma aeronave 747 é apresentado. Keywords— Detecção de Falhas, Fronteira de Pareto, Sistemas Dinâmicos, Wavelets, Otimização Multiobjetivo.