메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이인수 (경북대학교) 조정환 (미국 매사추세츠 로웰대학교) 서해문 (전자부품연구원) 남윤석 (동국대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제18권 제6호
발행연도
2012.6
수록면
540 - 545 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (17)

초록· 키워드

오류제보하기
In this paper, we propose a fault diagnosis method using artificial neural network and SVM (Support Vector Machine) to detect and isolate faults in the nonlinear systems. The proposed algorithm consists of two main parts: fault detection through threshold testing using a artificial neural network and fault isolation by SVM fault classifier. In the proposed method a fault is detected when the errors between the actual system output and the artificial neural network nominal system output cross a predetermined threshold. Once a fault in the nonlinear system is detected the SVM fault classifier isolates the fault. The computer simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed SVM and artificial neural network based fault diagnosis method.

목차

I. 서론
II. 제안한 고장감지 및 분류방법
III. 시뮬레이션 결과 및 고찰
IV. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-003508133