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Enregistrement W2135820851 · doi:10.1109/icma.2007.4303716

A Sliding Mode Observer for a Typical Diesel Engine Particulate Aftertreatment System

2007· article· en· W2135820851 sur OpenAlexaff
Fan Su, Brandon W. Gordon, Henry Hong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Diesel particulate filterObserver (physics)ObservabilityState observerParticulatesDiesel fuelNonlinear systemSliding mode controlDiesel engineAutomotive engineeringSootControl systemCombustorCombustionComputer scienceEngineeringMathematicsControl (management)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A differential-algebraic system model for a typical diesel engine particulate aftertreatment system, which consists of exhaust pipes, a fuel burner for active soot regeneration control and a diesel particulate filter (DPF), is introduced. The model is developed based on control volume method and has features of nonlinear and high-index. The model is realized using a singularly perturbed sliding manifold (SPSM) approach, and system parameters are verified using experimental data. The stability and observability of linearized model are discussed. The original system model is transformed into a normal control form for which a sliding mode observer (SMO) is designed. An example application of the SMO on the aftertreatment system is demonstrated and results are compared with that of a Luenberger-like pole placement observer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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