Multiple sensor fault diagnosis by evolving data-driven approach
المؤلف | El-Koujok, M. |
المؤلف | Benammar, M. |
المؤلف | Meskin, N. |
المؤلف | Al-Naemi, M. |
المؤلف | Langari, R. |
تاريخ الإتاحة | 2016-03-30T08:22:56Z |
تاريخ النشر | 2014-02 |
اسم المنشور | Information Sciences |
المصدر | Scopus |
المعرّف | http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2013.04.012 |
الاقتباس | El-Koujok, M., Benammar, M., Meskin, N., Al-Naemi, M., Langari, R. "Multiple sensor fault diagnosis by evolving data-driven approach", (2014) Information Sciences, 259, pp. 346-358. |
الرقم المعياري الدولي للكتاب | 0020-0255 |
الملخص | Sensors are indispensable components of modern plants and processes and their reliability is vital to ensure reliable and safe operation of complex systems. In this paper, the problem of design and development of a data-driven Multiple Sensor Fault Detection and Isolation (MSFDI) algorithm for nonlinear processes is investigated. The proposed scheme is based on an evolving multi-Takagi Sugeno framework in which each sensor output is estimated using a model derived from the available input/output measurement data. Our proposed MSFDI algorithm is applied to Continuous-Flow Stirred-Tank Reactor (CFSTR). Simulation results demonstrate and validate the performance capabilities of our proposed MSFDI algorithm. |
راعي المشروع | Qatar Foundation (Project: NPRP 09-393-2-145/1/2011). |
اللغة | en |
الناشر | Elsevier Inc. |
الموضوع | Data-driven approach Nonlinear system Sensor fault diagnosis |
النوع | Article |
الصفحات | 346-358 |
رقم المجلد | 259 |
تحقق من خيارات الوصول
الملفات في هذه التسجيلة
الملفات | الحجم | الصيغة | العرض |
---|---|---|---|
لا توجد ملفات لها صلة بهذه التسجيلة. |
هذه التسجيلة تظهر في المجموعات التالية
-
الهندسة الكهربائية [2555 items ]