Fault Detection and Fault-Tolerant Cooperative Control of Multi-UAVs under Actuator Faults, Sensor Faults, and Wind Disturbances
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fault detection (FD) and fault-tolerant cooperative control (FTCC) strategies are proposed in this paper for multiple fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs) under actuator faults, sensor faults, and wind disturbances. Firstly, the faulty model is introduced while the effectiveness loss, deviation of thrust throttle setting, and pitot sensor faults are considered. Secondly, the faulty UAV model with wind disturbances is linearized and the system is then converted into two subsystems by using state and output transformations. Further, cooperative unknown input observers (UIOs) are developed to estimate the faults, disturbances, and states. By combining with the observers’ estimations, adaptive thresholds are designed to detect actuator and sensor faults in the system. Then, considering state constraints, a backstepping-based FTCC scheme is proposed for multiple UAVs (multi-UAVs) suffering from actuator faults, sensor faults, and wind disturbances. It is shown by Lyapunov analysis that the tracking errors are fixed-time convergent. Finally, the effectiveness of the FD and FTCC scheme is verified by numerical simulation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle