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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
In-Soo Lee (Kyungpook National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
5,342 - 5,346 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

Real-Time Fault Diagnosis for Tin Oxide Gas Sensors Using Thermal Modulation and an ART-2 Neural Network
In-Soo Lee ,  Jung-Hwan Cho 한국정보기술학회논문지 2013.02 학술저널

2009

Gas Classification and Fault Diagnosis of the Gas Sensor in the Gas Monitoring System Using Neural Networks
In-Soo Lee 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2009.08 학술대회자료

2004

ART2 Neural Network Applications for Diagnosis of Sensor Faultin the Indoor Gas Monitoring System
In-Soo Lee ,  Jung-Hwan Cho ,  Chang-Hyun Shim 외 2명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2004.08 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper we proposed a method of fault diagnosis and gas classification for tin oxide gas sensors using resistance and sensitivity sets and ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) with unevenvigilance parameters. In this method two ART2 NN modules are used for gas classification and fault isolation.The sensor features for diagnosis were sensor resistance and gas sensitivity sets and the features weremanipulated by ART2 NN modules. We diagnosed tin oxide gas sensors upon exposure to oil vapor, silicon vapor,and high humidity. The performances were finally evaluated with hydrogen sulfide (H2S). Proposed method proves to be helpful to diagnose a fault and classify gas concentration in gas monitoring system.
#Fault diagnosis #gas classification #sensor faults #resistance #sensitivity #ART2 NNs

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. TIN OXIDE THIN FILM SENSOR
3. ART2 NN-BASED GAS CLASSIFICATION AND SENSOR FAULT DIAGNOSIS
4. SIMULATION RESULTS AND DISCUSSIONS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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