Online Fault Detection Approach of Unpredictable Inputs: Application to Handwriting System
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Many investigators are interested in improving the control strategies of hand prosthesis to make it functional and more convenient to use.
The most used control approach is based on the forearm muscles activities, named ‘ElectroMyoGraphic’ (EMG) signal.
However, these biological signals are very sensitive to many disturbances and are generally unpredictable in time, type, and level.
This leads to inaccurate identification of user intent and threatens the prosthesis control reliability.
This paper proposed a real-time fault detection and localization approach applied to handwriting device on the plane.
This approach allows connecting inputs (IEMG signals)/outputs (pen tip coordinates) data as a parametric model for Multi-Inputs Multi-Outputs (MIMO) system.
The proposed approach is considered as a model-independent abrupt or intermittent fault detection method and as an alternative solution to the unpredictable input observer based techniques, without any observability requirements.
This approach allows detecting, in real time, several types of faults in one or two inputs signals and in the same or different instants.
Our study is appropriate for many rapidly expanding fields and practices, including biomedical engineering, robotics, and biofeedback therapy or even military applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chihi, Ines& Benrejeb, Mohamed. 2018. Online Fault Detection Approach of Unpredictable Inputs: Application to Handwriting System. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136936
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chihi, Ines& Benrejeb, Mohamed. Online Fault Detection Approach of Unpredictable Inputs: Application to Handwriting System. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136936
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chihi, Ines& Benrejeb, Mohamed. Online Fault Detection Approach of Unpredictable Inputs: Application to Handwriting System. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136936
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136936
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر