Advanced Detection, Isolation and Accomodation of Sensor Failures by Means of Artificial Neural Network.

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00010669%3A_____%2F06%3A%230000298" target="_blank" >RIV/00010669:_____/06:#0000298 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Advanced Detection, Isolation and Accomodation of Sensor Failures by Means of Artificial Neural Network.
Original language description
This paper sets out to apply Artificial Neural Networks to provide a fast and accurate diagnostic tool for the identification of sensor faults. The network is also able to provide information of which sensor signal is degraded. Several architectures fornetworks were assessed to find the optimum design for the application. The engine performance was simulated by a computer program. This gave the data sets for the training and validation of the networks.
Czech name
Pokročilá detekce, izolace a přizpůsobení chybných úda
Czech description
Příspěvek popisuje použití umělé neuronové sítě jako rychlého a přesného diagnostického nástroje pro identifikaci poruchy senzoru. Síť je také schopna určit, který ze sledovaných senzorů degraduje. Bylo odzkoušeno několik architektur neuronových sítí zaúčelem optimalizace architektury pro daný účel. Parametry motoru byly simulovány pomocí počítačovým programem. Tak byla získána sada dat pro učení a ověřování sítě.

Type
J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
JT - Propulsion, engines and fuels
OECD FORD branch
—

Project
<a href="/en/project/1M0501" target="_blank" >1M0501: Aerospace Research Centre</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2006
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)