Notice bibliographique
Résumé
Fault tolerant control (FTC) is essential nowadays in the automation industry. It provides a means for higher equipment availability. Fault in dynamical systems can occur due to the deviation of the system parameters from the normal operating range. Alternatively, it can be a structural change from the normal situation of continuous operation such as the blocking of an actuator due to the mechanical stiction. In this research project, a fault tolerant controller is designed with Matlab Simulink for a feedwater system. The feedwater system components are modified to work under embedded controller design with FTC attached to it. Feedwater systems usually consist of a de-aerator or simply a water storage tank, feedwater pumps, control valves, piping and support fitting elements such as chock valves, anges, hoses and relief valves, beside instrumentation devices like level transmitters, flow transmitters, pressure regulators. The faults are injected separately for each device. Fault diagnostic is used to detect and identify the faults by Limit-checking method. Then a controller is reconfigured to take the action of correcting the hardware failures in the control valve, level sensor, and feedwater pump. The simulation results revealed that the redundant components can take over and handle the process operation when the fault occurs at the duty components. Level sensors are set to work in on-line mode, while the control valves are set to work in off-line mode, due to the mechanical parts movement. Setting the control valves in on-line mode reduces the probability of valve stiction and elongates the component availability. The results reveal the operation of feedwater system is not stopped when a hardware failure takes place in all feedwater system major components. Moreover, the disturbances are not considered in this research as there are many control techniques that can be used to handle the disturbance in a robust way.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».