Multi-Dimensional Time-Series Shapelet Based Real-Time Fault Detection and Localization on ISS Electrical Power Distribution System
Notice bibliographique
Résumé
International space station (ISS) is a grand invention for human beings to have a chance at exploring the outer space. Its operation is completely dependent on the autonomous power distribution system which transforms energy by solar arrays from the sun. There is a high demand for a reliable monitoring system that can accurately and timely detect and localize faults in its power system for the special working environment of the ISS. In this paper, a fault detection and localization (FDL) based on multi-dimensional time-series trend extracted shapelet (MTES) method was proposed. A fast shapelet discovery was created to accelerate the process of extracting shape features from time-series signals collected from the ISS electrical power distribution system (EPDS). Then the techniques of randomization and information gain were exploited for the further shapelet selection. Finally, multi-dimensional time-series classification for FDL was solved by a designed random forest classifier. The real-time FDL measurement instrument was emulated on the Xilinx VCU128 FPGA board, while a hardware-in-the-loop (HIL) testing platform was established to verify the effectiveness, execution speed, and accuracy of the MTES method. Comparing with other state-of-the-art data-driven methods, higher accuracy (above 96%) and easier hardware implementation were achieved using MTES
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».