Fault detection and isolation based on novel unknown input observer design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With an emphasis on fault isolation and by treating fault detection as a byproduct of fault isolation, both actuator and sensor fault detection and isolation (FDI) problems for a class of uncertain Lipschitz nonlinear systems are studied using an unknown input observer (UIO) design technique. To solve the actuator fault detection and isolation problem, we develop a particular system structure by regrouping the system inputs, which is suitable for UIO design. By filtering the regrouped outputs properly, the same system structure can be developed for sensor fault detection and isolation problem, which allows us to treat the sensor fault detection and isolation problem as an actuator fault detection and isolation problem. To accomplish FDI efficiently, a novel full order nonlinear UIO is designed with a special property suitable for fault isolation purposes and a necessary and sufficient condition for its existence are presented. The LMI based sufficient condition enables the designers to use Matlab LMI toolbox and makes the computationally difficult UIO design much easier. For UIO based FDI, the following three problems are investigated: 1) under what conditions is it possible to isolate single and/or multiple faults? 2) What is the maximum number of faults that can be isolated simultaneously? 3) How to design fault isolation schemes to achieve multiple fault isolation (that is, to make decisions on how many faults have occurred and the location of each fault)? Conditions for problem 1) are derived and the maximum number of faults that can be isolated is determined for problem 2) to solve problem 3) an FDI scheme is designed using a bank of nonlinear UIOs and its design procedure is presented in a step by step fashion. An example is given to show how to use the proposed FDI scheme and simulations results illustrate that the proposed technique works well for FDI in uncertain Lipschitz nonlinear systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle