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Enregistrement W2166660691 · doi:10.1109/tie.2010.2095396

A Wavelet-Based Approach for External Leakage Detection and Isolation From Internal Leakage in Valve-Controlled Hydraulic Actuators

2010· article· en· W2166660691 sur OpenAlexaff
Ali Yazdanpanah Goharrizi, Nariman Sepehri

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakage (economics)ActuatorFault detection and isolationRoot mean squareControl theory (sociology)WaveletWavelet transformEngineeringAcousticsComputer sciencePhysicsElectrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the application of wavelet transform to detect external leakage fault in hydraulic actuators is described. This paper also examines the isolation of this fault from actuator internal leakage in a multiple-fault environment. The pressure signal at either chamber of a laboratory-based hydraulic actuator, in response to a periodic step input, is decomposed into discrete wavelet coefficients. An index is calculated based on the root mean square (rms) value of level-four approximate coefficient of the pressure signal. This index is shown to be sensitive to external leakage. Furthermore, in our previous work, an index was calculated based on the rms value of the level-two detail coefficient for internal leakage fault detection. In this paper, we further show that these indices are independently sensitive to external and internal leakages. Thus, by inspecting them simultaneously, one cannot only identify external and internal leakages but also isolate them even when they occur together. Experimental tests show promising results for detecting and isolating low amount of external and internal leakages without a need to model the actuator or leakage types.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations76
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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