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 "diagnosis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Active fault-tolerant control design for Takagi-Sugeno fuzzy systems
    Autorzy:
    Dziekan, L.
    Witczak, M.
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202326.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    fault-tolerant control
    state estimation
    observers
    fault diagnosis
    convergence
    Opis:
    In this paper, a virtual actuator-based active fault-tolerant control strategy is presented. After a short introduction to Takagi-Sugeno fuzzy systems, it is shown how to design a fault-tolerant control strategy for this particular class of non-linear systems. The key contribution of the proposed approach is an integrated fault-tolerant control design procedure of fault identification and control within an integrated fault-tolerant control scheme. In particular, fault identification is implemented with the suitable state observer. While, the controller is implemented in such a way that the state of the (possibly faulty) system tracks the state of a fault-free reference model. Consequently, the fault-tolerant control stabilizes the possibly faulty system taking into account the input constraints and some control objective function. Finally, the last part of the paper shows a comprehensive case study regarding the application of the proposed strategy to fault-tolerant control of a twin-rotor system.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2011, 59, 1; 93-102
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Design of unknown input observers for non-linear stochastic systems and their application to robust fault diagnosis
    Autorzy:
    Witczak, M.
    Korbicz, J.
    Józefowicz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205987.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    fault diagnosis
    unknown input
    unscented Kalman filter
    interactive multiple models
    non-linear systems
    Opis:
    The paper deals with the problem of designing filters for non-linear discrete-time stochastic systems. In particular, it is shown how to design an unknown input filter for a single (constant) unknown input distribution matrix, which guarantees that the effect of a fault will not be decoupled from the residual. Subsequently, the problem of using one, fixed disturbance distribution matrix is eliminatek by using the interacting multiple models algorithm to select an appropriate unknown input distribution matrix from a predefined set of matrices. The final part of the paper shows an illustrative example, which confirms the effectiveness of the proposed approach.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2013, 42, 1; 227-256
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid cytological image segmentation method based on competitive neural network and adaptive thresholding
    Hybrydowa metoda segmentacji obrazów cytologicznych oparta o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie
    Autorzy:
    Kowal, M.
    Filipczuk, P.
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153798.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    segmentacja obrazu
    sieci neuronowe
    rak piersi
    diagnostyka
    image segmentation
    neural networks
    breast cancer
    diagnosis
    Opis:
    The paper provides a preview of research on the computer system to support breast cancer diagnosis. The approach is based on analysis of microscope images of fine needle biopsy material. The article is devoted mainly to the segmentation problem. Hybrid segmentation algorithm based on competitive learning neural network and adaptive thresholding is presented. The system was tested on a set of real case medical images obtained from patients of the hospital in Zielona Góra with promising results.
    Niniejszy artukuł przedstawia wyniki prac badawczych prowadzonych nad komputerowym systemem wspierającym diagnostykę raka piersi. Zaprezentowane podejscie oparte jest na analizie mikroskopowych obrazów materiału pozyskanego metodą biopsji cienkoigłowej bez aspiracji. Zadaniem systemu jest określenie czy badany przypadek jest zmianą łagodną czy złośliwą. Badania skupione są na dwóch głównych problemach. Pierwszym z nich jest segmentacja obrazów cytologicznych oraz ekstrakcja cech morfometrycznych jąder komórkowych występujących na rozmazach. Drugim problemem jest klasyfikacja raka sutka oraz odpowiedni dobór cech najlepiej opisujących daną klasę. W artykule autorzy położyli główny nacisk na opisie sposobu segmentacji obrazów. Poprawność procesu segmentacji w dużym stopniu decyduje o możliwości wykonania skutecznych pomiarów cech morfometrycznych jąder komórkowych i w konsekwencji dokonania właściwej diagnozy. W artykule przedstawiono hybrydowy algorytm segmentacji oparty o konkurencyjne sieci neuronowe i adaptacyjne progowanie. Jest to metoda alternatywna do zaprezentowanej wcześniej metody bazującej na rozmytym algorytmie c-średnich. Porównanie wyników obydwu metod zamieszczono w artykule. Automatyczny system wspierający diagnostykę raka piersi przetestowano na prawdziwych obrazach medycznych pacjentów regionalnego szpitala w Zielonej Górze. W przeprowadzonych eksperymetach uzyskano obiecujące wyniki.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 11, 11; 1448-1451
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Towards robustness in neural network based fault diagnosis
    Autorzy:
    Patan, K.
    Witczak, M.
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929913.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    diagnostyka uszkodzeń
    odporność
    sieć neuronowa dynamiczna
    fault diagnosis
    robustness
    dynamic neural networks
    GMDH neural network
    Opis:
    Challenging design problems arise regularly in modern fault diagnosis systems. Unfortunately, classical analytical techniques often cannot provide acceptable solutions to such difficult tasks. This explains why soft computing techniques such as neural networks become more and more popular in industrial applications of fault diagnosis. Taking into account the two crucial aspects, i.e., the nonlinear behaviour of the system being diagnosed as well as the robustness of a fault diagnosis scheme with respect to modelling uncertainty, two different neural network based schemes are described and carefully discussed. The final part of the paper presents an illustrative example regarding the modelling and fault diagnosis of a DC motor, which shows the performance of the proposed strategy.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 443-454
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A robust predictive actuator fault-tolerant control scheme for Takagi-Sugeno fuzzy systems
    Autorzy:
    Witczak, P.
    Witczak, M.
    Korbicz, J.
    Aubrun, Ch.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/199920.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    fault diagnosis
    fault identification
    robust control
    robust invariant set
    predictive control
    fault-tolerant control
    diagnostyka błędu
    identyfikacja błędów
    diagnostyka predykcyjna
    kontrola tolerancji błędu
    Opis:
    The paper deals with the problem of robust predictive fault-tolerant control for nonlinear discrete-time systems described by the Takagi-Sugeno models. The proposed approach is based on a triple stage procedure, i.e. it starts from fault estimation while the fault is compensated with a robust controller. The robust controller is designed without taking into account the input constraints related with the actuator saturation that may change due to its faulty behaviour. Thus, to check the compensation feasibility, the robust invariant set is developed, which takes into account the input constraints. If the current state does not belong to the robust invariant set, then suitable predictive control actions are performed in order to enhance the invariant set. This appealing phenomenon makes it possible to enlarge the domain of attraction, which makes the proposed approach an efficient solution for the fault-tolerant control. The final part of the paper shows an illustrative example regarding the application of the proposed approach to the twin-rotor system.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2015, 63, 4; 977-987
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Obserwatory stanu i programowanie genetyczne w identyfikacji i diagnostyce systemów przemysłowych
    Observers and genetic programming in identification and fault diagnosis of industrial systems
    Autorzy:
    Korbicz, J.
    Witczak, M.
    Obuchowicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157517.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    obserwatory stanu
    programowanie genetyczne
    identyfikacja systemów
    systemy przemysłowe
    diagnostyka systemów przemysłowych
    observers programming
    genetic programming
    identification of industrial systems
    fault diagnosis of industrial systems
    Opis:
    Tematem pracy jest problem projektowania układu detekcji uszkodzeń dla pewnej klasy systemów nieliniowych. Jednym z zadań jest zaprezentowanie wykorzystania programowania genetycznego do wyznaczania modeli systemów nieliniowych w przestrzeni stanów. Innym zadaniem jest zastosowanie zmodyfikowanej wersji, obserwatora o nieznanym wejściu do zaprojektowania deterministycznego obserwatora dla potrzeb generacji residuum. W końcowej części pracy przedstawione jest zastosowanie proponowanego rozwiązania do detekcji uszkodzeń zaworu stanowiącego jeden z elementów pierwszego stopnia stacji wyparnej cukrowni Lublin S.A.
    This paper is focused on the problem of designing a fault diagnosis scheme for a class of non-linear systems. The one objective is to show how to employ a genetic programming technique to obtain state-space models of non-linear systems. Another objective is to employ a modified version of the unknown input observer to from a non-linear deterministic observer for the purpose of residual generation. The final part of the paper shows how to use the proposed approach to tackle fault detection concerning the valve actuator of the first stage of the evaporation station at the sugar factory Lublin S.A.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 2/3, 2/3; 59-64
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Trendy i problemy w diagnostyce procesów
    Trends and problems in diagnostics
    Autorzy:
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328569.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka procesów
    model-based structure
    układ z modelem
    obserwator o nieznanych wejściach
    sztuczne sieci neuronowe
    logika rozmyta
    sieci neuronowo-rozmyte
    algorytmy ewolucyjne
    process diagnosis
    unknown input observers
    artificial neural networks
    fuzzy logic
    neuro-fuzzy systems
    evolutionary algorithms
    Opis:
    W ostatnich latach w systemach detekcji i lokalizacji uszkodzeń dla układów dynamicznych stosuje się zintegrowane ilościowe i jakościowe modele informacji, a większość z nich oparta jest na modelach obliczeń inteligentnych. Celem niniejszej pracy jest prezentacja nowych metod i technik analitycznych oraz obliczeń inteligentnych w systemach diagnostyki procesów. Przyjmując strukturę układu diagnostyki z modelem omawia się możliwości stosowania modeli analitycznych, a przede wszystkim obserwatorów o nieznanych wejściach. Szerzej rozpatruje się alternatywne podejścia oparte na wykorzystaniu metod obliczeń inteligentnych, takich jak sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta, sieci neuronowo-rozmyte oraz algorytmy ewolucyjne do rozwiązywania zadań globalnej optymalizacji. Dla zilustrowania efektywności metod sztucznych sieci neuronowych typu GMDH w układach diagnostyki w końcowej części referatu rozpatruje się problem diagnostyki urządzenia wykonawczego w Cukrowni Lublin.
    Recents approaches to Fault Detection and Isolation (FDI) for dynamic systems use methods of integrating quantitative and qualitative model information, and most of these are based on soft computing methods. The purpose of this paper is to present new methods and applications in the field of analytical and soft computing techniques for fault diagnosis of processes. Taking into account the model-based structure of a diagnostics system, possible applications of analytical models, and first of all unknown input observers, are considered. Alternative soft computing methods such as artificial neural networks, fuzzy logic, neuro-fuzzy structures and evolutionary algorithms for global optimization problems are presented and discussed in greater detail. To illustrate the effectiveness of GMDH artificial neural networks in fault diagnosis, an industrial valve actuator system in a sugar factory (Cukrownia Lublin S.A., Poland) is tested.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 1; 275-286
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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