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首页> 外文会议>Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society >A Data-Driven Fault Detection Approach for Periodic Rectangular Wave Disturbance
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A Data-Driven Fault Detection Approach for Periodic Rectangular Wave Disturbance

机译：定期矩形波干扰的数据驱动故障检测方法

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This paper presents the study on the data-driven process monitoring system design for the dynamic processes with periodic rectangular wave disturbance. The basic idea of the proposed methods are to identify the stable kernel representation (SKR) of the dynamic process by projecting the process data into the row subspace of the periodic rectangular wave disturbance. With the help of the projection, the kernel subspace of the system can be further determined. Based on the identified data-driven SKR, fault detection are developed. The performance and effectiveness of the proposed scheme is verified and demonstrated through the numerical study on randomly generated systems. Index Terms--Data-driven SKR, subspace method, fault detection, periodic rectangular wave disturbance.
机译：本文介绍了具有周期性矩形波干扰的动态过程的数据驱动过程监控系统设计研究。所提出的方法的基本思想是通过将过程数据投影到周期性矩形波干扰的行子空间中来识别动态过程的稳定内核表示（SKR）。在投影的帮助下，可以进一步确定系统的内核子空间。基于所识别的数据驱动SKR，开发了故障检测。通过对随机产生的系统的数值研究验证并证明了拟议计划的性能和有效性。索引条款 - 数据驱动的SKR，子空间方法，故障检测，周期性矩形波干扰。

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