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Enregistrement W1556526069 · doi:10.1109/aim.1997.653015

Online state and parameter estimation of an electrohydraulic valve for intelligent monitoring

2002· article· en· W1556526069 sur OpenAlexaff
M. Khoshzaban, Farrokh Sassani, P.D. Lawrence

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBody orificeKalman filterNonlinear systemControl theory (sociology)Computer scienceFault (geology)Displacement (psychology)Process (computing)Measure (data warehouse)Fault detection and isolationFunction (biology)State variableFlow (mathematics)Control engineeringEngineeringArtificial intelligenceMathematicsMechanical engineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. A novel nonlinear state-space model for a two-stage proportional directional servovalve is proposed, that has all physical states and coefficients necessary for an online model-based condition monitoring and fault diagnosis algorithm which tracks abrupt or gradual changes in a number of key parameters and states. Extended Kalman filtering has enabled us to simultaneously reconstruct the system "hard-to-measure" states and estimate physical coefficients using only a few basic measurements. One of those crucial states is the instantaneous amount of fluid passing through a variable orifice valve. Using a simulation example, the flow rate has been accurately predicted through a novel model that lets the orifice effective area be an initially unknown function of the spool displacement. The area and also the size of spool deadband, both embedded in the function, are then automatically revealed during the online estimation process, while the switching between the open-to-supply and open-to-tank port models is internally made.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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