MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2141260035 · doi:10.1109/jsyst.2010.2043786

Robust Fault Diagnosis of a Satellite System Using a Learning Strategy and Second Order Sliding Mode Observer

2010· article· en· W2141260035 sur OpenAlexaff
Qing Wu, Mehrdad Saif

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Iterative learning controlState observerConvergence (economics)Observer (physics)Sliding mode controlEstimatorFault (geology)Computer scienceMode (computer interface)Scheme (mathematics)MathematicsArtificial intelligenceNonlinear systemControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a second-order sliding mode observer for fault diagnosis (FD) of a class of uncertain dynamical systems. In the proposed FD scheme, a modified super-twisting second-order sliding mode algorithm is firstly established to observe the system state in the presence of uncertainties and disturbances, and then the observer input is designed by using a PID-type iterative learning algorithm to detect, isolate, and estimate faults. The convergence of the sliding mode algorithm and the parameter update law for the iterative learning estimator are both theoretically and rigorously studied. Finally, the proposed fault diagnosis scheme is applied to the dynamics of a satellite with flexible appendages, and the simulation results demonstrate its effectiveness.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Systems JournalMême sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207