A Recurrent Neural-Network-Based Sensor and Actuator Fault Detection and Isolation for Nonlinear Systems With Application to the Satellite's Attitude Control Subsystem
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a robust fault detection and isolation (FDI) scheme for a general class of nonlinear systems using a neural-network-based observer strategy. Both actuator and sensor faults are considered. The nonlinear system considered is subject to both state and sensor uncertainties and disturbances. Two recurrent neural networks are employed to identify general unknown actuator and sensor faults, respectively. The neural network weights are updated according to a modified backpropagation scheme. Unlike many previous methods developed in the literature, our proposed FDI scheme does not rely on availability of full state measurements. The stability of the overall FDI scheme in presence of unknown sensor and actuator faults as well as plant and sensor noise and uncertainties is shown by using the Lyapunov's direct method. The stability analysis developed requires no restrictive assumptions on the system and/or the FDI algorithm. Magnetorquer-type actuators and magnetometer-type sensors that are commonly employed in the attitude control subsystem (ACS) of low-Earth orbit (LEO) satellites for attitude determination and control are considered in our case studies. The effectiveness and capabilities of our proposed fault diagnosis strategy are demonstrated and validated through extensive simulation studies.
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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