NEURAL OBSERVER-BASED APPROACH TO FAULT DIAGNOSIS APPLIED TO A LIQUID LEVEL SYSTEM

机译：基于神经观察者的故障诊断方法应用于液位系统

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In this paper is proposed an on-line approach to fault detection and diagnosis (FDI) in dynamical systems, that combines Artificial Neural Networks (ANNs) as observers and pattern classifiers, and statistical analysis of residuals. The robust FDI problem is also addressed. The approach is applied to a real laboratory set-up tank system under closed-loop control. Component and instrument abrupt faults are considered.

机译：本文提出了一种在动态系统中发生故障检测和诊断（FDI）的在线方法，其将人工神经网络（ANNS）与观察者和图案分类器相结合，以及残留物的统计分析。还解决了强大的FDI问题。该方法应用于闭环控制下的真实实验室设置罐系统。考虑组件和仪器突然故障。

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来源
《IFAC international conference on Intelligent control systems and signal processing》|2003年||共6页
会议地点
作者
L. B. Palma; F. V. Coito; R. N. Silva;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类人工智能理论;
关键词
fault detection and isolation; neural observers; statistical analysis; pattern recognition;

机译：故障检测和隔离;神经观察者;统计分析;模式识别;

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