MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176058951 · doi:10.18280/jesa.540311

Interval Type-2 Fuzzy Logic-Second Order Sliding Mode Based Fault Detection and Active Fault-Tolerant Control of Brushless DC Motor

2021· article· en· W3176058951 sur OpenAlexvenueno aff
Izzeddine Dilmi, Abderrahmen Bouguerra, Ali Djrioui, Larbi Chrifi‐Alaoui

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Robustness (evolution)Fuzzy logicFault toleranceComputer scienceFault detection and isolationDC motorInterval (graph theory)Fault (geology)Sliding mode controlControl engineeringEngineeringMathematicsControl (management)Nonlinear systemArtificial intelligencePhysicsActuator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the detection of the short-circuit faults and the active fault tolerant control (AFTC) of the brushless direct current motor (BLDCM) based on the interval type-2 fuzzy-second order sliding mode. In this article, the main idea consists of using an algorithm to detect the fault in an electric current. This algorithm corrects the detected fault. In this study, a hybrid technique of fault tolerant control is proposed. This technique based on interval type 2 fuzzy logic and second order sliding mode. Also, it facilitates the procedures for setting and controlling the velocity of BLDCM. For that, a dynamic model for direct current has been established. Furthermore, short circuit faults have also been introduced between turns to test the robustness of the control laws. Finally, a theoretical analysis is presented and the simulations are presented in order to validate the proposed control strategy. The proposed AFTC can then achieve favorable tracking performance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal Européen des Systèmes AutomatisésMême sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207