Flight Control Fault Models Based on SEU Emulation
Notice bibliographique
Résumé
The increased use of FPGAs over the past decade has induced an increased concern about radiation effects, in particular the effects of single event upsets (SEU) in SRAM-based FPGAs. Technology scaling and density increase have caused FPGAs to be more vulnerable to SEU. Therefore, external radiations present an issue not only for space based systems; but also for critical terrestrial applications operating in harsh environment, such as commercial avionics. In order to build robust fault tolerant systems, SEU effects have to be analyzed and modeled so that the designer understands and considers the system's possible faulty behaviors. In this paper, we present a complete automated methodology, based on the use of SEU controller provided by Xilinx, to efficiently emulate SEUs on an FPGA design and extract possible fault models based on radiation effects. The proposed method is applied on a reconfigurable flight control system based on a reference adaptive control model. With the automatic aspect of the proposed methodology, it was possible to emulate a large number of SEUs with reduced time and effort. Experimental results present the design sensitivity, its failure rate as well as its faulty output behavior. Moreover, results analysis disclose the existence of new actuator control fault models that are not considered in fault tolerant systems, these systems being mainly based on the existing well-known models in the literature. The new fault models can be used by the designer at an earlier stage in the design to build robust flight control 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».