Subspace Method Aided Data-Driven Fault Detection Based on Principal Component Analysis
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Control Science and Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The model-based fault detection technique, which needs to identify the system models, has been well established.
The objective of this paper is to develop an alternative procedure instead of identifying the system models.
In this paper, subspace method aided data-driven fault detection based on principal component analysis (PCA) is proposed.
The basic idea is to use PCA to identify the system observability matrices from input and output data and construct residual generators.
The advantage of the proposed method is that we just need to identify the parameterized matrices related to residuals rather than the system models, which reduces the computational steps of the system.
The proposed approach is illustrated by a simulation study on the Tennessee Eastman process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ma, Lingling& Li, Xiangshun. 2017. Subspace Method Aided Data-Driven Fault Detection Based on Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173398
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ma, Lingling& Li, Xiangshun. Subspace Method Aided Data-Driven Fault Detection Based on Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173398
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ma, Lingling& Li, Xiangshun. Subspace Method Aided Data-Driven Fault Detection Based on Principal Component Analysis. Journal of Control Science and Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173398
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173398
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