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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양지혁 (인하대학교) 권오규 (인하대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제18권 제12호
발행연도
2012.12
수록면
1,090 - 1,095 (6page)

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In this paper, we propose a model-based fault diagnosis method applied to vibration data. The fault detection is performed by comparing estimated parameters with normal parameters and deciding if the observed changes can be explained satisfactorily in terms of noise or undermodelling. The key feature of this method is that it accounts for the effects of noise and model mismatch. And we aslo design a classifier for the fault isolation by applying the multiclass SVM (Support Vector Machine) to the estimated parameters. The proposed fault detection and isolation methods are applied to an engine vibration data to show a good performance. The proposed fault detection method is compared with a signal-based fault detection method through a performance analysis.

목차

Abstract
I. 서론
II. 시스템 모델
III. 이상검출 및 격리
IV. 모델기반 이상진단의 연산 효율성
V. 시뮬레이션
VI. 결론
참고문헌

참고문헌 (32)

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