Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
https://hdl.handle.net/20.500.14279/4199
Τίτλος: | Sensor fault detection with low computational cost : a proposed neural network-based control scheme | Συγγραφείς: | Michail, Konstantinos Deliparaschos, Kyriakos M. Michail, Konstantinos |
metadata.dc.contributor.other: | Μιχαήλ, Κωνσταντίνος Δεληπαράσχος, Κυριάκος |
Major Field of Science: | Engineering and Technology | Field Category: | Electrical Engineering - Electronic Engineering - Information Engineering;Mechanical Engineering | Λέξεις-κλειδιά: | Kalman filters;Artificial intelligence;Electromagnetic devices;Fault diagnosis;Magnetic levitation;Neurocontrollers | Ημερομηνία Έκδοσης: | Σεπ-2012 | Πηγή: | IEEE 17th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA), 17-21 Sept. 2012 | Conference: | Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA) | Περίληψη: | The paper describes a low computational power method for detecting sensor faults. A typical fault detection unit for multiple sensor fault detection with modelbased approaches, requires a bank of estimators. The estimators can be either observer or artificial intelligence based. The proposed control scheme uses an artificial intelligence approach for the development of the fault detection unit abbreviated as ‘i-FD’. In contrast with the bank-estimators approach the proposed i-FD unit is using only one estimator for multiple sensor fault detection. The efficacy of the scheme is tested on an Electro-Magnetic Suspension (EMS) system and compared with a bank of Kalman estimators in simulation environment. | ISBN: | 978-146734737-2 | DOI: | 10.1109/ETFA.2012.6489628 | Rights: | © Copyright 2013 IEEE - All rights reserved. | Type: | Conference Papers | Affiliation: | Cyprus University of Technology |
Εμφανίζεται στις συλλογές: | Δημοσιεύσεις σε συνέδρια /Conference papers or poster or presentation |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
ETFA2012.pdf | 271.29 kB | Adobe PDF | Δείτε/ Ανοίξτε |
CORE Recommender
SCOPUSTM
Citations
50
4
checked on 6 Νοε 2023
Page view(s) 50
355
Last Week
3
3
Last month
4
4
checked on 25 Ιουλ 2024
Download(s) 50
109
checked on 25 Ιουλ 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα