Fuzzy Logic Based Modeling in the Complex System Fault Diagnosis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86075402" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86075402 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27360/10:86075402
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fuzzy Logic Based Modeling in the Complex System Fault Diagnosis
Popis výsledku v původním jazyce
This contribution deals with the model-based fault diagnosis approaches that exploit the fuzzy modeling approximation abilities to obtain the appropriate model of the monitored system. This technique makes use of the Takagi-Sugeno fuzzy model to describethe non linear dynamic system by its decomposition onto number of linear submodels, so that it is possible to overcome difficulties in conventional methods for dealing with nonlinearity. A linear residual generator formed by Kalman filters which are designed for the each of the linear subsystem is then proposed to generate diagnostic signals - residuals. Since the task is formulated on a statistical basis, the generalized likelihood ratio test is chosen as a decision making algorithm.
Název v anglickém jazyce
Fuzzy Logic Based Modeling in the Complex System Fault Diagnosis
Popis výsledku anglicky
This contribution deals with the model-based fault diagnosis approaches that exploit the fuzzy modeling approximation abilities to obtain the appropriate model of the monitored system. This technique makes use of the Takagi-Sugeno fuzzy model to describethe non linear dynamic system by its decomposition onto number of linear submodels, so that it is possible to overcome difficulties in conventional methods for dealing with nonlinearity. A linear residual generator formed by Kalman filters which are designed for the each of the linear subsystem is then proposed to generate diagnostic signals - residuals. Since the task is formulated on a statistical basis, the generalized likelihood ratio test is chosen as a decision making algorithm.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Knowledge-Based Intelligent System Advancements: Systemic and Cybernetic Approaches
ISBN
978-1-61692-811-7
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
—
Počet stran knihy
350
Název nakladatele
IGI Global
Místo vydání
Hershey PA, United States of America
Kód UT WoS kapitoly
—