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Enregistrement W2540770177

Fault tolerant control of large flexible space structures under sensor and actuator failures

2013· dissertation· en· W2540770177 sur OpenAlexaff
E.J. Davidson, R.H. Kwong, Samuel T. C. Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)PID controllerActuatorEngineeringParametric statisticsFault toleranceControl engineeringControl (management)Computer scienceMathematicsArtificial intelligenceReliability engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis, we study fault tolerant control (FTC) for the decentralized robust servomechanism problem (DRSP) of a colocated large flexible space structure (LFSS) under sensor and actuator failures (SAF). The control objective is to devise a decentralized con- troller that maintains the stability of the LFSS, tracks a constant reference for healthy outputs, regulates against an unknown constant disturbance for healthy outputs, and is robust against parametric uncertainties, so that “spillover effects” do not occur. Two FTC frameworks are considered: An active FTC framework that assumes SAF are known, and a passive FTC framework for which SAF are unknown. The active FTC framework ex- tends existing work on DRSP of a nominal LFSS, and applies a PID controller that has fault-dependent adjustments. Necessary and sufficient conditions for a solution to exist are determined, notably an easy-to-test rank condition. For the passive FTC framework, a PD controller that stabilizes an LFSS under unknown SAF is found. Although perfect tracking and regulation are not attained under the PD controller, by applying high gains, the errors for healthy outputs can be reduced to any desired level. However, outputs with failed sensors and healthy actuators can reach undesirably high magnitude under high gains. To improve performance under low gains, insights on steady-state outputs are applied to develop a feed-forward control that has good performance in tracking, but not regulation. Further analysis on the PD controller reveals a method to diagnose SAF using steady-state outputs. As a result, the PD controller and PID controller are found to have complementary advantages, leading to an 3-stage integrated FTC procedure. First, the PD controller can stabilize the LFSS under unknown SAF (passive FTC). Next, fault diagnosis is performed while the LFSS is stabilized. Finally, a reconfigured PID con- troller applying diagnosed SAF enables healthy outputs to meet control objectives (active FTC). Three examples, including a benchmark space platform with 200 states obtained by finite-element analysis, are used to illustrate the results throughout this thesis.

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)0,000
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 enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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