Distributed output‐feedback fault detection and isolation of cascade process networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Distributed output‐feedback fault detection and isolation (FDI) of nonlinear cascade process networks that can be divided into subsystems is considered. Based on the assumption that an exponentially convergent estimator exists for each subsystem, a distributed state estimation system is developed. In the distributed state estimation system, a compensator is designed for each subsystem to compensate for subsystem interaction and the estimators for subsystems communicate to exchange information. It is shown that when there is no fault, the estimation error of the distributed estimation system converges to zero in the absence of system disturbances and measurement noise. For each subsystem, a state predictor is also designed to provide subsystem state predictions. A residual generator is designed for each subsystem based on subsystem state estimates given by the distributed state estimation system and subsystem state predictions given by the predictor. A subsystem residual generator generates two residual sequences, which act as references for FDI. A distributed FDI mechanism is proposed based on residuals. The proposed approach is able to handle both actuator faults and sensor faults by evaluating the residual signals. A chemical process example is introduced to demonstrate the effectiveness of the distributed FDI mechanism. © 2017 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 63: 4329–4342, 2017
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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