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Enregistrement W1560616049 · doi:10.1108/20496421311298125

A robust semi‐decentralized fault detection strategy for multi‐agent systems

2013· article· en· W1560616049 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Intelligent Unmanned Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault detection and isolationComputer scienceMulti-agent systemFault (geology)Distributed computingMathematical optimizationLinear systemControl theory (sociology)MathematicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The aim of this paper is to address the problem of fault detection (FD) of linear continuous‐time multi‐agent systems. Design/methodology/approach A mixed H ∞ /H − formulation of the FD problem using semi‐decentralized filters is presented. Findings It is shown that through a decomposition approach the drawbacks of the existing distributed FD design methods in multi‐agent systems can be effectively tackled. An extended linear matrix inequality (LMI) characterization is used to reduce the conservativeness of the design solution by introducing additional matrices in order to eliminate the couplings of the Lyapunov matrices with the agent's matrices. Research limitations/implications It is shown that by applying the proposed decomposition approach the FD problem of multi‐agent systems can be solved by analyzing the problem of a set of decoupled systems whose order and complexity are equal to that of a single agent. This procedure will be useful for both simplifying the computational cost of the solution as well as for developing a fault detection filter having a semi‐decentralized architecture. Practical implications Application of this methodology to a network of micro‐air vehicles (MAVs) illustrates the effectiveness and capabilities of the proposed design methodology. Social implications The feasibility of the use of reliable and self‐healing network of unmanned systems, cooperative networks, and multi‐agent systems will be significantly enhanced and improved by the development of advanced fault detection and isolation (FDI) technologies. Originality/value A semi‐decentralized fault detection (FD) methodology is developed for linear multi‐agent networked systems to reduce the order and complexity of the observers at each agent. A mixed H ∞ /H − formulation of the FD problem by using semi‐decentralized filters is presented. Using this approach each agent can not only detect its own faults but also is able to detect its nearest neighbor agents’ faults.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,227 · 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