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 "detekcja błędu" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Modelling and fault-tolerant control of 5-phase induction machine
    Autorzy:
    Rolak, M.
    Che, H. S.
    Malinowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202453.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    multiphase machine
    fault tolerant
    post-fault
    fault detection
    tolerancja błędu
    detekcja błędu
    maszyny wielofazowe
    Opis:
    The paper presents modeling and analysis of a 5-phase induction machine connected to 2-level 5-leg converter in case of open-phase failure. A control of the machine is accomplished using the Field Oriented Control with hysteresis current controllers. Moreover, a fault-tolerant algorithm is addressed and simulated.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2015, 63, 4; 989-996
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A fault detection method based on stacking the SAE-SRBM for nonstationary and stationary hybrid processes
    Autorzy:
    Huang, Lei
    Ren, Hao
    Chai, Yi
    Qu, Jianfeng
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1838184.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    fault detection
    sparse autoencoder
    sparse restricted Boltzmann machine
    hybrid industrial processes
    detekcja błędu
    autoenkoder
    proces przemysłowy
    Opis:
    This paper proposes a fault detection method by extracting nonlinear features for nonstationary and stationary hybrid industrial processes. The method is mainly built on the basis of a sparse auto-encoder and a sparse restricted Boltzmann machine (SAE-SRBM), so as to take advantages of their adaptive extraction and fusion on strong nonlinear symptoms. In the present work, SAEs are employed to reconstruct inputs and accomplish feature extraction by unsupervised mode, and their outputs present a knotty problem of an unknown probability distribution. In order to solve it, SRBMs are naturally used to fuse these unknown probability distribution features by transforming them into energy characteristics. The contribution of this method is the capability of further mining and learning of nonlinear features without considering the nonstationary problem. Also, this paper introduces a method of constructing labeled and unlabeled training samples while maintaining time series features. Unlabeled samples can be adopted to train the part for feature extraction and fusion, while labeled samples can be used to train the classification part. Finally, a simulation on the Tennessee Eastman process is carried out to demonstrate the effectiveness and excellent performance on fault detection for nonstationary and stationary hybrid industrial processes.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 29-43
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On infinite horizon active fault diagnosis for a class of non-linear non-Gaussian systems
    Autorzy:
    Punčochář, I.
    Šimandl, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330710.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    active fault detection
    nonlinear stochastic system
    optimal input design
    dynamic programming
    detekcja błędu
    układ stochastyczny
    układ nieliniowy
    optymalizacja pobudzenia
    programowanie dynamiczne
    Opis:
    The paper considers the problem of active fault diagnosis for discrete-time stochastic systems over an infinite time horizon. It is assumed that the switching between a fault-free and finitely many faulty conditions can be modelled by a finite-state Markov chain and the continuous dynamics of the observed system can be described for the fault-free and each faulty condition by non-linear non-Gaussian models with a fully observed continuous state. The design of an optimal active fault detector that generates decisions and inputs improving the quality of detection is formulated as a dynamic optimization problem. As the optimal solution obtained by dynamic programming requires solving the Bellman functional equation, approximate techniques are employed to obtain a suboptimal active fault detector.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 4; 795-807
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robust fault detection and accommodation of the boiler unit using state space neural networks
    Odporna detekcja i kompensacja uszkodzeń układu zbiornika przepływowego za pomocą sztucznych sieci neuronwych w przestrzeni stanów
    Autorzy:
    Czajkowski, A.
    Patan, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153742.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    model neuronowy w przestrzeni stanów
    niepewność
    modelowanie błędu modelu
    detekcja i kompensacja uszkodzeń
    układ walczaka
    state space neural networks
    uncertainty
    model error modelling
    fault detection and accommodation
    boiler unit
    Opis:
    The paper deals with application of state space neural network models to fault detection and accommodation of a boiler unit. The work describes two aspects. The first one is the fault detection. In this paper three methods for fault diagnosis, namely: simple and adaptive threshold as well as more robust method which is model error modelling, are described and compared. The second part of the paper presents the approach to fault accommodation based on the so-called instantaneous linearization of the already trained nonlinear state space model of the system. With the obtained linear model it is possible to derive a new control law of the boiler unit in order to eliminate the fault effect in the case of faults. All data used in experiments are collected from the boiler unit simulator implemented in Matlab/Simulink.
    Artykuł dotyczy zastosowania modelu sztucznej sieci neuronowej w przestrzeni stanów do wykrywania i kompensacji uszkodzeń w układzie sterowania zbiornikiem przepływowym. Do wykrycia uszkodzenia zostały zaproponowane i doświadczalnie przetestowane trzy metody. Dwie pierwsze metody czyli progowanie proste oraz adaptacyjne polegają na obserwacji sygnału residuum i podejmowaniu decyzji przy przekroczeniu zadanego dopuszczalnego progu przez wartość tego sygnału. Trzecia metoda opiera się na zastosowaniu dodatkowego modelu dynamicznego do modelowania błędu modelu podstawowego w celu określenia zakresu niepewności jego pracy. W przypadku przekroczenia tego zakresu, można uznać, że wystąpiło uszkodzenie. Drugim podjętym przez autorów tematem jest problem kompensacji wykrytego uszkodzenia. W pracy opisuje się podejście oparte na tzw. chwilowej linearyzacji nauczonego w trybie off-line nieliniowego modelu systemu. Na podstawie zlinearyzowanego modelu możliwe jest wyznaczenie nowego prawa sterowania w celu wyeliminowania wpływu uszkodzenia w przypadku wystąpienia awarii. Wszystkie dane wykorzystywane do celów doświadczalnych są zbierane z symulatora zbiornika zrealizowanego w pakiecie Matlab/Simulink.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 11, 11; 1428-1435
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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