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Enregistrement W2462674613 · doi:10.1049/iet-cta.2018.6278

Unbiased inversion‐based fault estimation of systems with non‐minimum phase fault‐to‐output dynamics

2019· preprint· en· W2462674613 sur OpenAlexaff
E. Naderi, K. Khorasani

Notice bibliographique

RevueIET Control Theory and Applications · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimum phaseInversion (geology)Unit circleControl theory (sociology)Filter (signal processing)Computer scienceLinear subspaceAlgorithmMathematicsTransfer functionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the authors propose a framework for inversion‐based estimation of certain categories of faults in discrete‐time linear systems. The fault signal, as an unknown input, is reconstructed from its projections onto two subspaces. The first projection is achieved through an algebraic operation, whereas the second projection is obtained by a dynamic filter whose poles coincide with the transmission zeros of the system. Feedback is then introduced to stabilise this filter as well as to provide an unbiased estimate of the unknown input. Their proposed methodology has two distinctive and practical advantages. First, it represents a unified approach to the problem of inversion of both minimum and non‐minimum phase systems as well as systems having transmission zeros on the unit circle. Second, the feedback structure ensures that the proposed scheme is robust to noise. They have shown that the proposed inversion filter is unbiased for certain categories of faults. Finally, they have demonstrated the capabilities and performance of the proposed methodology through several numerical simulation case studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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