MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4247919558 · doi:10.1115/gt2011-45143

Nonlinear Fault Diagnosis of Jet Engines by Using a Multiple Model-Based Approach

2011· article· en· W4247919558 sur OpenAlexaff
E. Naderi, Nader Meskin, K. Khorasani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet engineFault detection and isolationKalman filterControl theory (sociology)Nonlinear systemFault (geology)Extended Kalman filterComputer scienceCrankshaftModular designFilter (signal processing)ActuatorTurbineEngineeringArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a nonlinear fault detection and isolation (FDI) scheme that is based on the concept of multiple model (MM) approach is proposed for jet engines. A modular and a hierarchical architecture is proposed which enables the detection and isolation of both single as well as concurrent permanent faults in the engine. A set of nonlinear models of the jet engine in which compressor and turbine maps are used for performance calculations corresponding to various operating modes of the engine (namely, healthy and different fault modes) is obtained. Using the multiple model approach the probabilities corresponding to the engine modes of operation are first generated. The current operating mode of the system is then detected based on evaluating the maximum probability criteria. The performance of our proposed multiple model FDI scheme is evaluated by implementing both the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF). Simulation results presented demonstrate the effectiveness of our proposed multiple model FDI algorithm for both structural and actuator faults in the jet engine.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,493

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207