Ontology Mapping Approach for Fault Classification in Multi-Agent Systems

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00207237" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00207237 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/60131.html" target="_blank" >http://www.ifac-papersonline.net/Detailed/60131.html</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3182/20130619-3-RU-3018.00442" target="_blank" >10.3182/20130619-3-RU-3018.00442</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Ontology Mapping Approach for Fault Classification in Multi-Agent Systems

Popis výsledku v původním jazyce

One of the most important abilities of control systems is diagnostics. The ability to detect faults, to explain them to an operator, and possibly also to propose and execute a recovery is an important feature of an advanced control system. We present ontology mapping approach for error classification in this paper, with the focus on multi-agent systems. Fault descriptions are kept in global error ontology which facilitates reusability of this approach as well as easier maintenance. Fault classificationmethod utilizes HMM-based diagnostic system for automatic fault detection and offers effective and easy option of describing faults and inferring non-trivial dependencies using reasoning. Fault classification system is demonstrated on a testing example of automobile camshafts process.

Název v anglickém jazyce

Ontology Mapping Approach for Fault Classification in Multi-Agent Systems

Popis výsledku anglicky

One of the most important abilities of control systems is diagnostics. The ability to detect faults, to explain them to an operator, and possibly also to propose and execute a recovery is an important feature of an advanced control system. We present ontology mapping approach for error classification in this paper, with the focus on multi-agent systems. Fault descriptions are kept in global error ontology which facilitates reusability of this approach as well as easier maintenance. Fault classificationmethod utilizes HMM-based diagnostic system for automatic fault detection and offers effective and easy option of describing faults and inferring non-trivial dependencies using reasoning. Fault classification system is demonstrated on a testing example of automobile camshafts process.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Manufacturing Modelling, Management, and Control

ISBN

978-3-902823-35-9

ISSN

1474-6670

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

951-956

Název nakladatele

IFAC

Místo vydání

Laxenburg

Místo konání akce

Saint Petersburg

Datum konání akce

19. 6. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—