A New Supervised Triple Deep Learning Strategy for Fault Isolation and Tolerant Cruise Control in Connected Autonomous Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Fault-tolerant cruise control technologies are crucial for autonomous vehicles to ensure continuous operation and safety by effectively managing unexpected system failures. This paper introduces a new triple deep learning method for fault isolation and tolerant cruise control in Connected Autonomous Vehicles (CAVs). First, the dynamic model of the CAVs is captured using an auto-encoder via measurable signals. Adaptive thresholds are then derived from the dynamic model to facilitate fault detection. Afterward, for fault isolation, a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiDLSTM) network is employed to classify the fault types. Later, three different neural networks, including BiDLSTM, Long Short-Term Memory (LSTM), and fully connected networks are trained to reconstruct the faulty signals. The outputs from these networks are integrated using a fusion method to generate robust reconstructed signals. Subsequently, these signals are forwarded into an adaptive neural network-based controller to mitigate the fault effects. The main contribution is that the proposed dynamic model with adaptive shareholding improves fault isolation with lower false alarm rates. Additionally, the tolerant cruise control provided a robust control structure that can ensure connectivity and continuous operation. Comparative analysis with traditional methods shows that the proposed fault isolation and fault-tolerant method significantly improves efficiency and reliability.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».