...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Automatic Control >Incipient fault diagnosis of dynamical systems using onlineapproximators
【24h】

Incipient fault diagnosis of dynamical systems using onlineapproximators

机译：使用在线近似器对动力系统进行早期故障诊断

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Detection of incipient (slowly developing) faults is crucial in automated maintenance problems where early detection of worn equipment is required. In this paper, a general framework for model-based fault detection and diagnosis of a class of incipient faults is developed. The changes in the system dynamics due to the fault are modeled as nonlinear functions of the state and input variables, while the time profile of the failure is assumed to be exponentially developing. An automated fault diagnosis architecture using nonlinear online approximators with an adaptation scheme is designed and analyzed. A simulation example of a simple nonlinear mass-spring system is used to illustrate the results
机译：在需要及早发现磨损设备的自动维护问题中，早期（缓慢发展）故障的检测至关重要。本文提出了一种基于模型的故障检测与诊断的通用框架。由故障引起的系统动力学变化被建模为状态和输入变量的非线性函数，而故障的时间曲线则被假定成指数增长。设计并分析了使用带有自适应方案的非线性在线逼近器的自动故障诊断架构。一个简单的非线性质量弹簧系统的仿真示例用于说明结果

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号