Quadratic-Kalman-Filter-Based Sensor Fault Detection Approach for Unmanned Aerial Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Sensors are crucial for the control of unmanned aerial vehicles (UAVs). However, sensor faults will inevitably appear over time. Therefore, it is important to develop a sensor fault detection approach for the reliability of UAV. This article presents a novel model-based UAV fault detection approach based on quadratic Kalman filter (QKF). First, an accurate kinematic and dynamic model of UAVs is established, where the model is linearized and discretized for Kalman filter (KF). Second, the first KF is used for denoising, the secondKF is used to detrend, and residuals are calculated for detection. It is worth mentioning that the second KF is a modified Sage–Husa adaptive KF, which can automatically estimate the measurement noise variance. Compared with traditional approaches, this approach has the advantages of noise reduction, self-adaptation, divergence avoidance, and high detection rate. Simulation and experimental results show the effectiveness of the proposed approach, which can accurately detect the abrupt and incipient fault of an inertial measurement unit (IMU) sensor. At the same time, it can get the higher fault detection rates (FDRs) compared with conventional KF. Furthermore, this approach also provides the leading information and foundation for UAV fault-tolerant control.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».