Notice bibliographique
Résumé
High temperature pressurized bleed air generated in the engine compressor is used for air conditioning in a jetliner. The engine bleed air must be regulated to a target temperature in the bleed air temperature control system using cold ram air before it can be used in the cabin or other low temperature area. The bleed air system is a control system that consists of sensors, and valve actuators. Potential faults associated with these components need to be considered in the design of the control system. This dissertation focuses on fault detection and diagnosis of the bleed air temperature control system. The faults in temperature sensors and valve actuators are detected using two unscented Kalman filters. The source of a fault is identified using the squared residuals. Nonlinear governing equations for the engine bleed air temperature control system are derived in state space form. Convergence analysis of the proposed fault detection and diagnosis methods is conducted. Heat exchanger is another core component in the bleed air temperature control system. A common fault associated with a heat exchanger is fouling which reduces the heat transfer efficiency, introduces additional resistance to flow, and increases fuel consumption. This dissertation presents a heat exchanger fouling detection method based on the valve control command of an engine bleed air temperature control system. Heat exchanger fouling is monitored by estimating the deviation of valve control command. A simulated bleed air temperature control system has been designed and built. Experiments have been conducted for temperature sensor fault, valve actuator fault, and heat exchanger fouling. Computer simulations for each of these cases are conducted and compared to experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».