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Enregistrement W2743925047 · doi:10.1109/icuas.2017.7991516

Quaternion-based robust fault-tolerant control of a quadrotor UAV

2017· article· en· W2743925047 sur OpenAlexaff
Duc-Tien Nguyen, David Saussié, Lahcen Saydy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Control reconfigurationQuaternionFault toleranceActuatorRobustness (evolution)Euler anglesUnderactuationComputer scienceAttitude controlControl engineeringEngineeringRobotMathematicsControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with the active fault-tolerant control (FTC) of a quadrotor in the presence of actuator faults. Generally, it is assumed that the fault has been detected, isolated or identified, and then, one proceeds with a reconfigurable controller. This paper presents a complete active fault-tolerant control system with both fault detection and diagnosis (FDD), and FTC. The proposed FTC design is based on gain-scheduling control in the framework of structured H∞ synthesis. The scheduled gains are parameterized as polynomial functions of the loss of control effectiveness of the quadrotor actuators, estimated by a two-stage Kalman filter. Then, the MATLAB-based function systune tunes the polynomial coefficients to meet the robustness and performance requirement. In comparison with other FTC systems that use switching mechanisms, this smooth self-scheduled controller allows one to avoid undesirable transient phenomena during the controller reconfiguration process. Numerical simulations performed on an underactuated six degrees of freedom quadrotor nonlinear model show the effectiveness of the proposed FTC in accommodating different levels of actuator faults. To avoid singularities associated with Euler angles, unit quaternion representations are used to describe the rotational motion of the quadrotor.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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