Intelligent Vehicle Embedded Sensors Fault Detection and Isolation Using Analytical Redundancy and Nonlinear Transformations
المؤلفون المشاركون
Gingras, Denis
Pous, Nicolas
Gruyer, Dominique
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This work proposes a fault detection architecture for vehicle embedded sensors, allowing to deal with both system nonlinearity and environmental disturbances and degradations.
The proposed method uses analytical redundancy and a nonlinear transformation to generate the residual value allowing the fault detection.
A strategy dedicated to the optimization of the detection parameters choice is also developed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pous, Nicolas& Gingras, Denis& Gruyer, Dominique. 2017. Intelligent Vehicle Embedded Sensors Fault Detection and Isolation Using Analytical Redundancy and Nonlinear Transformations. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173396
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pous, Nicolas…[et al.]. Intelligent Vehicle Embedded Sensors Fault Detection and Isolation Using Analytical Redundancy and Nonlinear Transformations. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173396
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pous, Nicolas& Gingras, Denis& Gruyer, Dominique. Intelligent Vehicle Embedded Sensors Fault Detection and Isolation Using Analytical Redundancy and Nonlinear Transformations. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173396
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173396
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