MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1906684631 · doi:10.1109/cdc.1999.827910

An interacting multiple-model based fault detection, diagnosis and fault-tolerant control approach

2003· article· en· W1906684631 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl reconfigurationControl theory (sociology)Fault detection and isolationActuatorFault (geology)WeightingEstimatorComputer scienceController (irrigation)Fault toleranceEngineeringStuck-at faultControl engineeringControl (management)MathematicsArtificial intelligenceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an interacting multiple-model (IMM) based fault detection, diagnosis and reconfigurable control approach for discrete-time stochastic systems is proposed. Fault detection and diagnosis (FDD) is carried out using the IMM estimator. The linear quadratic regulator (LQR) and an eigenstructure assignment (EA) techniques have been used for nominal and reconfigurable control laws design, respectively. To achieve zero steady-state tracking error, a set of feedforward control gains is also designed using an input weighting approach. The paper has considered not only actuator and sensor faults, but also system component faults. To achieve fast and reliable fault detection, diagnosis and controller reconfiguration, new fault diagnosis and reconfiguration mechanisms have been proposed using appropriate combination of the information provided by the mode probabilities from the IMM algorithm and an index related to the closed-loop system performance. The proposed approach is evaluated using an aircraft example in the presence of system component, actuator and sensor 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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,931

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

En bref

Citations44
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207