Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Hadroug, Nadji" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Fault diagnosis-based observers using Kalman filters and Luenberger estimators: Application to the pitch system fault actuators
Autorzy:
Zemali, Zakaria
Cherroun, Lakhmissi
Hadroug, Nadji
Nadour, Mohamed
Hafaifa, Ahmed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174470.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
fault detection
estimation
pitch system
Kalman filter
Luenberger observer
wykrywanie uszkodzeń
estymacja
filtr Kalmana
obserwator Luenbergera
Opis:
This paper aims to present a robust fault diagnosis structure-based observers for actuator faults in the pitch part system of the wind turbine benchmark. In this work, two linear estimators have been proposed and investigated: the Kalman filter and the Luenberger estimator for observing the output states of the pitch system in order to generate the appropriate residual between the measured positions of blades and the estimated values. An inference step as a decision block is employed to decide the existence of faults in the process, and to classify the detected faults using a predetermined threshold defined by upper and lower limits. All actuator faults in the pitch system of the horizontal wind turbine benchmark are studied and investigated. The obtained simulation results show the ability of the proposed diagnosis system to determine effectively the occurred faults in the pitch system. Estimation of the output variables is effectively realized in both situations: without and with the occurrence of faults in the studied process. A comparison between the two used observers is demonstrated.
Źródło:
Diagnostyka; 2023, 24, 1; art. no. 2022110
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A robust fault diagnosis and forecasting approach based on Kalman filter and interval type-2 fuzzy logic for efficiency improvement of centrifugal gas compressor system
Autorzy:
Nail, Bachir
Kouzou, Abdellah
Hafaifa, Ahmed
Hadroug, Nadji
Puig, Vicenç
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329190.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
fault detection
diagnosis
centrifugal gas compressor
Kalman filter
interval type-2 fuzzy logic
experimental data
ARIMA
detekcja uszkodzeń
diagnostyka
filtr Kalmana
Opis:
The paper proposes a robust faults detection and forecasting approach for a centrifugal gas compressor system, the mechanism of this approach used the Kalman filter to estimate and filtering the unmeasured states of the studied system based on signals data of the inputs and the outputs that have been collected experimentally on site. The intelligent faults detection expert system is designed based on the interval type-2 fuzzy logic. The present work is achieved by an important task which is the prediction of the remaining time of the system under study to reach the danger and/or the failure stage based on the Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, where the objective within the industrial application is to set the maintenance schedules in precisely time. The obtained results prove the performance of the proposed faults diagnosis and detection approach which can be used in several heavy industrial systems.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 2; 57-75
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
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