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Enregistrement W1970458140 · doi:10.2316/journal.201.2012.3.201-2350

INTELLIGENT CONTROL OF WECS SUBJECT TO PARAMETER UNCERTAINTIES, ACTUATOR AND SENSOR FAULTS

2012· article· en· W1970458140 sur OpenAlexvenueno aff
Elkhatib Kamal, Abdel Aïtouche, Reza Ghorbani, Mireille Bayart

Notice bibliographique

RevueControl and Intelligent Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorFuzzy logicFuzzy control systemObserver (physics)Convex optimizationLinear matrix inequalityFault (geology)Controller (irrigation)Computer scienceMathematicsMathematical optimizationControl (management)Regular polygonArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the robust fuzzy fault tolerant control (FTC) problem for the fuzzy Takagi-Sugeno (TS) systems with sensor faults and actuator faults in the presence of parameter uncertainties. The TS fuzzy model is first employed to approximate a nonlinear uncertain system, and then the fuzzy sensor fault, fuzzy actuator fault model and the fuzzy state observer are developed. Sufficient stabilization conditions of the fuzzy FTC systems are given, which are formulated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The LMIs can be efficiently solved using the convex optimization techniques. Finally, fuzzy observer based on fuzzy fault tolerant controller is developed. It is proved that the fuzzy control system is reliable in the sense of that the closed-loop system is asymptotic stability and the all sensor and actuator components can operate well in the presence of some component failures. The control scheme is tested for real profiles of wind speed pattern and provides satisfactory results

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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