Decentralized and Distributed Active Fault Diagnosis: Multiple Model Estimation Algorithms
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F20%3A43958925" target="_blank" >RIV/49777513:23520/20:43958925 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.34768/amcs-2020-0019" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.34768/amcs-2020-0019</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.34768/amcs-2020-0019" target="_blank" >10.34768/amcs-2020-0019</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Decentralized and Distributed Active Fault Diagnosis: Multiple Model Estimation Algorithms
Popis výsledku v původním jazyce
The paper focuses on the active fault diagnosis (AFD) of large scale systems. The multiple model framework is considered and two architectures are treated: the decentralized and the distributed one. An essential part of the AFD algorithm is the state estimation, which must be supplemented with a mechanism to achieve feasible implementation in the multiple model framework. In the paper, the generalized pseudo Bayes and the interacting multiple model estimation algorithms are considered. They are reformulated for the considered model of the large scale system. Performance of both AFD architectures is analyzed for different combinations of the multiple model estimation algorithms using a numerical example.
Název v anglickém jazyce
Decentralized and Distributed Active Fault Diagnosis: Multiple Model Estimation Algorithms
Popis výsledku anglicky
The paper focuses on the active fault diagnosis (AFD) of large scale systems. The multiple model framework is considered and two architectures are treated: the decentralized and the distributed one. An essential part of the AFD algorithm is the state estimation, which must be supplemented with a mechanism to achieve feasible implementation in the multiple model framework. In the paper, the generalized pseudo Bayes and the interacting multiple model estimation algorithms are considered. They are reformulated for the considered model of the large scale system. Performance of both AFD architectures is analyzed for different combinations of the multiple model estimation algorithms using a numerical example.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
ISSN
1641-876X
e-ISSN
—
Svazek periodika
30
Číslo periodika v rámci svazku
2
Stát vydavatele periodika
PL - Polská republika
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
239-249
Kód UT WoS článku
000547371600004
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85090274889