State estimation of a faulty actuator using the second-order smooth variable structure filter (The 2<sup>ND</sup>-order SVSF)
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the application of the new developed second-order Smooth Variable Structure Filter, 2nd-order SVSF, for fault detection under uncertain conditions. The 2nd-order SVSF is a novel modelbased state estimation method formulated in a predictor-corrector form. It produces robust state estimation under uncertain conditions, while decreasing the measurement error and its difference, at the same time. The stability of the 2nd-order SVSF is proven using the Lyapunov's stability criterion with the given bounded noise and modeling uncertainties. The corrective gain of the filter is pushing the measurement error and its difference toward zero. This results in providing higher degrees of accuracy, robustness and smoothness in state estimation under uncertain situations. Due to the robust performance of the 2nd-order SVSF for state estimation, it applies to an experimental setup of an Electro-Hydrostatic Actuator (EHA) for fault detection. Experimentation are performed for the EHA setup under the normal and faulty conditions. For the faulty EHA setup, there exists a major friction condition in the EHA's cylinders. The robustness of the new developed 2nd-order SVSF is then verified by comparing its performance with the state-of-the-art filters including the Kalman Filter (KF) and the 1st-order SVSF.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».