Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "sensor fault" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Effective sensor placement based on a VIKOR method considering common cause failure in the presence of epistemic uncertainty
    Autorzy:
    Duan, Rong-Xing
    He, Jie-Jun
    Feng, Tao
    Huang, Shu-Juan
    Chen, Li
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841697.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    dynamic fault tree
    epistemic uncertainty
    sensor placement
    reliability criterion
    diagnostic sensor model
    Opis:
    Owing to expensive cost and restricted structure, limited sensors are allowed to install in modern systems to monitor the working state, which can improve their availability. Therefore, an effective sensor placement method is presented based on a VIKOR algorithm considering common cause failure (CCF) under epistemic uncertainty in this paper. Specifically, a dynamic fault tree (DFT) is developed to build a fault model to simulate dynamic fault behaviors and some reliability indices are calculated using a dynamic evidence network (DEN). Furthermore, a VIKOR method is proposed to choose the possible sensor locations based on these indices. Besides, a sensor model is introduced by using a priority AND gate (PAND) to describe the failure sequence between a sensor and a component. All placement schemes can be enumerated when the number of sensors is given, and the largest system reliability is the best alternative among the placement schemes. Finally, a case study shows that CCF has some influence on sensor placement and cannot be neglected in the reliabilitybased sensor placement.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 2; 253-262
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fault diagnosis for complex systems based on reliability analysis and sensors data considering epistemic uncertainty
    Diagnozowanie błędów w systemach złożonych na podstawie analizy niezawodności oraz danych z czujników z uwzględnieniem niepewności epistemicznej
    Autorzy:
    Duan, R.
    Lin, Y.
    Zeng, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301518.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    dynamic fault tree
    dynamic evidential network
    interval numbers
    sensor data
    diagnostic importance factor
    dynamiczne drzewo błędów
    dynamiczna sieć dowodowa
    liczba przedziałowa
    dane z czujników
    czynnik ważności diagnostycznej
    Opis:
    This paper presents an information fusion method to diagnose system fault based on dynamic fault tree (DFT) analysis and dynamic evidential network (DEN). In the proposed method, firstly, it uses a DFT to describe the dynamic fault characteristics and evaluates the failure rate of components using interval numbers to deal with the epistemic uncertainty. Secondly, qualitative analysis of a DFT is to generate the characteristic function via a traditional zero-suppressed binary decision diagram, while quantitative analysis is to calculate some importance measures by mapping a DFT into a DEN. Thirdly, these reliability results are updated according to sensors data and used to design a novel diagnostic algorithm to optimize system diagnosis. Furthermore, a diagnostic decision tree (DDT) is obtained to guide the maintenance workers to recover the system. Finally, the performance of the proposed method is evaluated by applying it to a train-ground wireless communication system. The results of simulation analysis show the feasibility and effectiveness of this methodology.
    W artykule przedstawiono metodę fuzji informacji służącą do diagnozowania błędów systemu w oparciu o analizę dynamicznego drzewa błędów (DFT) oraz dynamiczną sieć dowodową (DEN). W proponowanej metodzie, pierwszym krokiem jest wykorzystanie DFT do opisania dynamicznych charakterystyk błędów oraz ocena intensywności uszkodzeń komponentów przy użyciu liczb przedziałowych, która rozwiązuje problem niepewności epistemicznej. Krok drugi stanowi jakościowa analiza DFT, która polega na wygenerowaniu funkcji charakterystycznej za pomocą tradycyjnego binarnego diagramu decyzyjnego typu "zero-suppressed" (w którym zostały wyeliminowane wszystkie węzły, których krawędź „1” prowadzi do liścia „0”), oraz analiza ilościowa polegająca na obliczeniu pewnych miar ważności poprzez odwzorowanie DFT w DEN. W kroku trzecim, otrzymane wyniki niezawodnościowe aktualizuje się zgodnie z danymi z czujników a następnie wykorzystuje do stworzenia nowego algorytmu diagnostycznego do optymalizacji diagnostyki systemu. Powstaje diagnostyczne drzewo decyzyjne (DDT), które stanowi dla pracowników utrzymania ruchu wytyczną w procesie odzyskiwania systemu. Działanie proponowanej metody oceniano poprzez zastosowanie jej do diagnostyki systemu łączności radiowej pociąg–ziemia. Wyniki analizy symulacyjnej wskazują na możliwość praktycznego wykorzystania i skuteczność omawianej metodologii.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 558-566
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies