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Enregistrement W3181947381 · doi:10.3390/math9141613

Adaptive Fault Estimation for Hyperbolic PDEs

2021· article· en· W3181947381 sur OpenAlexaff
Yuan Yuan, Xiaodong Xu, Stevan Dubljević

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Controllability of Differential Equations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorFault (geology)Observer (physics)Lyapunov functionMathematicsMultiplicative functionComputer scienceState (computer science)AlgorithmNonlinear systemControl (management)Artificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The new adaptive fault estimation scheme is proposed for a class of hyperbolic partial differential equations in this paper. The multiplicative actuator and sensor faults are considered. There are two cases that require special consideration: (1). only one type of fault (actuator or sensor) occurs; (2). two types of faults occurred simultaneously. To solve the problem of fault estimation, three challenges need to be solved: (1). No prior information of fault type is known; (2). Unknown faults are always coupled with state and input; (3). Only one boundary measurement is available. The original plant is converted to Observer canonical form. Two filters are proposed and novel adaptive laws are developed to estimate unknown fault parameters. With the help of the proposed update laws, the true state of the faulty plant can be estimated by the proposed observers composed of two filters. By selecting a suitable Lyapunov function, it is proved that under unknown external disturbance, the estimation errors of state parameters and fault parameters decay to arbitrarily small value. Finally, the validity of the proposed observer and adaptive laws is verified by numerical simulation.

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 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 enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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