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Enregistrement W2087519985 · doi:10.1002/aic.11100

Fault‐tolerant control of nonlinear process systems subject to sensor faults

2007· article· en· W2087519985 sur OpenAlexaff
Prashant Mhaskar, Adiwinata Gani, Charles W. McFall, Panagiotis D. Christofides, James F. Davis

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésUnavailabilityBackupControl theory (sociology)Control reconfigurationNonlinear systemFault (geology)Process (computing)Controller (irrigation)Fault toleranceStability (learning theory)EngineeringControl engineeringComputer scienceControl (management)Reliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The problem of control of nonlinear process systems subject to input constraints and sensor faults (complete failure or intermittent unavailability of measurements) is considered. A fault‐tolerant controller is designed that utilizes reconfiguration (switching to an alternate control configuration) in a way that accounts for the process nonlinearity, the presence of constraints and the occurrence of sensor faults. To clearly illustrate the importance of accounting for the presence of input constraints, first the problem of sensor faults that necessitate sensor recovery to maintain closed‐loop stability is considered. We address the problem of determining, based on stability region characterizations for the candidate control configurations, which control configuration should be activated (reactivating the primary control configuration may not preserve stability) after the sensor is rectified. We then consider the problem of asynchronous measurements, that is of intermittent unavailability of measurements. To address this problem, the stability region (that is, the set of initial conditions starting from where closed‐loop stabilization under continuous availability of measurements is guaranteed), as well as the maximum allowable data loss rate which preserves closed‐loop stability for the primary and the candidate backup configurations are computed. This characterization is utilized in identifying the occurrence of a destabilizing sensor fault, and in activating a suitable backup configuration that preserves closed‐loop stability. The proposed method is illustrated using a chemical process example and demonstrated via application to a polyethylene reactor. © 2007 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2007

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations85
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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