Integrated Health Monitoring for Multiple Air Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter proposes an integrated health monitoring system whose objective is to maintain the integrity of a fleet of small unmanned aerial vehicles, or UAVs, despite the occurrence of actuator faults and body damage. The monitoring system relies on distributed, team‐level abrupt and nonabrupt fault detectors (NaFDs) and enables UAV teams to compensate for an ineffective individual vehicle fault detection and recovery system, if any. The abrupt and nonabrupt fault detectors utilize relative positions and speeds of vehicles within sensor range, in addition to exploiting information available through the communication network. A special attention is given to the selection of the detector thresholds, at the design phase, to minimize the average time of detection and the probability of missed detections, while constraining the probability of false alarms to an acceptable limit. For such purpose, an automated procedure based on stochastic search is proposed. Integrated health monitoring and control is demonstrated numerically by means of high‐fidelity, nonlinear 6‐degree‐of‐freedom (6‐DOF) simulations of teaming small‐scale UAVs. The chapter shows that concurrent nonabrupt and abrupt faults can be detected and effectively compensated for, thus preserving the integrity of a formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».