Observer-based strategies for actuator fault detection, isolation and estimation for certain class of uncertain nonlinear systems
Notice bibliographique
Résumé
Two observer-based actuator fault isolation schemes for a class of uncertain nonlinear systems have been presented. To deal with a broader class of uncertain nonlinearities than previously considered, novel diagnostic observers are proposed, which combine two nonlinear observer design strategies, namely Thau's observer with sliding-mode observer concepts. The proposed observers are primarily designed for actuator fault diagnostic purposes. The nonlinearities that can be attacked may include both Lipschitz nonlinearities and those uncertain nonlinearities that are not Lipschitz but satisfy certain matching conditions. Design of the proposed observer boils down to solving a set of linear matrix inequalities (LMIs), which can easily be accomplished using the Matlab's LMI toolbox. Using the proposed observers, two actuator fault isolation schemes are designed. Unlike the existing techniques, using m observers (where m is the number of actuators) in the first approach, and only one observer in the second approach, the proposed schemes can isolate any number of actuator faults occurring at the same time. In addition, both the proposed schemes are capable of estimating the shape of the faults which is useful for fault accommodation purposes. A numerical example is provided to show the effectiveness of the proposed model-based actuator fault isolation strategies. The simulation results confirm that the two proposed techniques are effective in dealing with robust actuator fault detection, isolation and estimation in the studied class of nonlinear systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».