A Survey on Arc Fault Detection and Wire Fault Location for Aircraft Wiring Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an overview of recent developments in the area of arc fault detection (AFD) and wire fault location for aircraft wiring systems. Arc faults have been identified as one of the greatest threats to human lives and properties, and the likely cause of several aircraft disasters. With the introduction of high voltage transmission in aircraft to reduce the wiring weight and to meet the increasing power demands, the probability of initiating and sustaining continuous arcs in modern aircraft have been increased. However, arc faults are hard to detect and wiring problems are difficult to locate in aircraft, due to their complex profiles, high impedance property, and pressure sensitive characteristic, etc. The difficulty in resolving this problem is also due to the fact that false alarms cannot be tolerated but missing alarms can be fatal, and arc faults are normally intermittent as a result of the in-flight vibration. For arc fault detection, a great number of methods have been proposed, which can be categorized into mechanical and electrical methods; in general, features can be extracted from time domain, frequency domain, or time-frequency domain; and algorithms have been developed based on adaptive techniques, Kalman filter, fractal theory, neural networks, fuzzy logic reasoning, and expert systems to enhance arc fault detection. Regarding wire fault location, numerous techniques have been developed and practiced, including visual inspection, impedance measurement, pulse arrested spark discharge diagnostics, high voltage test, inert gas method, and various kinds of reflectometry. Each of these techniques is effective to a certain extent, but all of them come with drawbacks as well. This paper is intended to provide a constructive summary of the present arc fault detection and wire fault location techniques, together with discussions on the current and future research and development opportunities and challenges in this field.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».