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Enregistrement W2774335214 · doi:10.1002/rnc.4004

Observer‐based fault‐tolerant control of hypersonic scramjet vehicles in the presence of actuator faults and saturation

2017· article· en· W2774335214 sur OpenAlexafffund
Lingxia Mu, Leyao Li, Xiang Yu, Youmin Zhang, Ping Li, Xinmin Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorLyapunov functionObserver (physics)ScramjetLinear matrix inequalityFault toleranceHypersonic speedSaturation (graph theory)Computer scienceHypersonic flightEngineeringControl engineeringNonlinear systemControl (management)MathematicsPhysicsMathematical optimizationAerospace engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary An adaptive sliding mode observer (SMO)–based fault‐tolerant control method taking into consideration of actuator saturation is proposed for a hypersonic scramjet vehicle (HSV) under a class of time‐varying actuator faults. The SMO is designed to robustly estimate the HSV states and reconstruct the fault signals. The adaptive technique is integrated into the SMO to approximate the unknown bounds of system uncertainties, actuator faults, and estimation errors. The robust SMO synthesis condition, which can be formulated as a set of linear matrix inequalities, is improved by relaxing structure constraints to the Lyapunov matrix. An anti‐windup feedback control law, which utilizes the estimated HSV states and the fault signals, is designed to counteract the negative effects of actuator saturation induced by actuator faults. Simulation results demonstrate that the proposed approach can guarantee stability and maintain performance of the closed‐loop system in the presence of HSV actuator faults and saturation.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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