Robust diagnosis based on BG modelling online implementation in the rear suspension motorcycle

机译：基于BG建模在线实现的后悬架摩托车的稳健诊断

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In this paper, a Bond Graph of the rear suspension motorcycle is proposed. The model is used to study the robust diagnosis of the considered process. The Analytical Redundancy Relations (ARRs) are generated for monitoring system. The bond graph and LFT form (linear fractional transformation) were exploited to the graphical representation of parametric uncertainties. The simulation and experimental results on rear suspension of BMW R1200GS motorcycle validate the studied approach.

机译：本文提出了后悬架摩托车的邦德图。该模型用于研究所考虑过程的可靠诊断。生成了分析冗余关系（ARR）以用于监视系统。键图和LFT形式（线性分数变换）被用于参数不确定性的图形表示。 BMW R1200GS摩托车后悬架的仿真和实验结果验证了该方法的有效性。

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来源
《2016 3rd Conference on Control and Fault-Tolerant Systems》|2016年|239-244|共6页
会议地点 Barcelona(ES)
作者
Nadia Zanzouri; Khawla Mabrouki;
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作者单位

Université de Tunis El Manar, Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis, Laboratoire Analyse, Conception et Commande des Systèmes (LACS) LR 11ES20, Box 37, Le Belvedere 1002 Tunis-Tunisia;

Université de Tunis El Manar, Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis, Laboratoire Analyse Conception et Commande des Systèmes (LACS) LR 11ES20, Box 37, Le Belvedere 1002 Tunis-Tunisia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Motorcycles; Sensors; Junctions; Wheels; Shock absorbers; Biological system modeling;

机译：摩托车;传感器;接头;车轮;减震器;生物系统建模;

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