عرض بسيط للتسجيلة

Damage detection using enhanced multivariate statistical process control technique

المؤلفChaabane, Marwa
المؤلفBen Hamida, Ahmed
المؤلفMansouri, Majdi
المؤلفNounou, Hazem N.
المؤلفAvci, Onur
تاريخ الإتاحة2020-08-20T11:44:18Z
تاريخ النشر2017
اسم المنشور2016 17th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering, STA 2016 - Proceedings
المصدرScopus
معرّف المصادر الموحدhttp://dx.doi.org/10.1109/STA.2016.7952052
معرّف المصادر الموحدhttp://hdl.handle.net/10576/15739
الملخصThis paper addresses the problem of damage detection technique of structural health monitoring (SHM). Kernel principal components analysis (KPCA)-based generalized likelihood ratio (GLR) technique is developed to enhance the damage detection of SHM processes. The data are collected from the complex three degree of freedom spring-mass-dashpot system in order to calculate the KPCA model. The developed KPCA-based GLR is the method that attempts to combine the advantages of GLR statistic in the cases where process models are not available and a multivariate statistical process control
الملخصKPCA. The simulations show the improved performance of the KPCA-based GLR damage detection method.
اللغةen
الناشرInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
الموضوعDamage detection
GLR
Kernel PCA
SHM
العنوانDamage detection using enhanced multivariate statistical process control technique
النوعConference Paper
الصفحات234-238


الملفات في هذه التسجيلة

الملفاتالحجمالصيغةالعرض

لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة.

هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية

عرض بسيط للتسجيلة