High-order Sliding-mode Differentiator Based Actuator Fault Diagnosis For Linear Systems with Arbitrary Relative Degree and Unmatched Unknown Inputs
Notice bibliographique
Résumé
Many existing fault diagnosis schemes require two either implicit or explicit assumptions. An often implicit is that the relative degrees from the generalized input vector, including both known and unknown inputs, to the outputs are no larger than one. The other is that the unknown inputs, if present, satisfy certain matching conditions. Little result exists for systems with relative degree not necessarily less than one and with unmatched unknown inputs. In this paper, in order to remove the relative degree assumption and to allow the presence of unmatched unknown inputs, four actuator fault diagnosis problems are studied for a general class of linear systems. These are: P1) Under what conditions can actuator faults be detected?; P2) Is actuator fault isolation possible, and if yes, how many actuator faults can be isolated simultaneously?; P3) Is it possible to estimate the shape of the actuator faults?; P4) What is the design approach for accomplishing these objectives? The above problems are solved via using both the outputs and their high-order derivatives. Because only the outputs are measured, higher-order output derivatives are estimated using the recently developed high-order sliding-mode robust differentiators (HSMRDs). The solutions for the first two problems are based on a concept called actuator fault isolation index (AFIX). Using this concept, it is proved that, under some conditions, actuator faults are detectable if and only if AFIX ges 1, and l actuator faults can be isolated if and only if AFIX ges l + 1. For the third problem, a method which can be used to estimate the faults is proposed. To solve the fourth problem, an actuator fault diagnosis scheme is designed using both the measured outputs and their estimated derivatives obtained by HSMRDs. Finally, an example is given to show the effectiveness of our fault diagnosis scheme in terms of fault detection, isolation and estimation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».