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Enregistrement W2753160178 · doi:10.1002/acs.2806

Integrated design of fault detection, isolation, and control for continuous‐time Markovian jump systems

2017· article· en· W2753160178 sur OpenAlexaff
Mohammadreza Davoodi, Nader Meskin, Khashayar Khorasani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésFault detection and isolationIsolation (microbiology)Control theory (sociology)Lyapunov functionLinear matrix inequalityComputer scienceMatrix (chemical analysis)JumpMarkov processMathematical optimizationControl (management)MathematicsNonlinear systemActuatorArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In this paper, the problem of integrated fault detection, isolation, and control design of continuous‐time Markovian jump linear systems with uncertain transition probabilities is introduced and addressed for the first time in the literature. A single Markovian jump module designated as the integrated fault detection, isolation, and control under a mixed robust framework is considered to simultaneously achieve the desired detection, isolation, and control objectives. Conventional mixed robust approaches to the fault detection and isolation problem lead to conservative results due to the selection of identical Lyapunov matrices. Consequently, the extended linear matrix inequality methodology is utilized in this work to reduce the conservativeness of standard approaches by introducing additional matrix variables so that the coupling of Lyapunov matrices with the system matrices is eliminated. Simulation results for an application to the GE F‐404 aircraft engine system illustrate the effectiveness and capabilities of our proposed design methodologies. Comparisons with relevant work in the literature are also provided to demonstrate the advantages of our proposed solutions.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,629

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 savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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