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저자정보
Khaoula Tidriri (Angers University) Nizar Chatti (Angers University) Sylvain Verron (Angers University) Teodor Tiplica (Angers University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
155 - 160 (6page)

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Fault Diagnosis and Health Monitoring (FD-HM) based on hybrid approaches have been an active field of research and a key challenge over the last few years. In many applications, generic and unified approaches are usually required for designing a complete robust FD-HM system. The main contribution of this article is to develop a hybrid approach properly tailored for such challenge, by bridging the Bond-Graph (BG), the Signed Bond-Graph (SBG) and the Bayesian Network (BN) methods, through a probabilistic common framework for decision-making. This new hybrid methodology benefits from different types of information emanating from the quantitative model, the qualitative reasoning and the available data, in order to increase the overall confidence in the diagnosis performances. The effectiveness of the proposed hybrid approach is validated by the well-known Tennessee Eastman Process.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. APPLICATION
4. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001426055