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[해외논문] Multiple sensor fault diagnosis by evolving data-driven approach

Information sciences, v.259, 2014년, pp.346 - 358  

El-Koujok, M. ,  Benammar, M. ,  Meskin, N. ,  Al-Naemi, M. ,  Langari, R.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Sensors are indispensable components of modern plants and processes and their reliability is vital to ensure reliable and safe operation of complex systems. In this paper, the problem of design and development of a data-driven Multiple Sensor Fault Detection and Isolation (MSFDI) algorithm for nonli...

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참고문헌 (19)

  1. IEEE Transactions on Vehicular Technology Crossman 52 63 2003 10.1109/TVT.2002.807635 Automotive signal fault diagnostics, part I: signal fault analysis, signal segmentation, feature extraction and quasi-optimal feature selection 

  2. Journal of Propulsion and Power Kobayashi 21 2005 10.2514/1.9881 Hybrid neural-network genetic-algorithm technique for aircraft engine performance diagnostics 

  3. Acta Automatica Sinica Wang 35 739 2009 10.3724/SP.J.1004.2009.00739 Data driven fault diagnosis and fault tolerant control: Some advances and possible new directions 

  4. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems Napolitano 34 2 456 1998 10.1109/7.670327 Sensor validation using hardware-based on-line learning neural networks 

  5. World Academy of Science, Engineering and Technology Jabbari 33 2007 Application of computational intelligence for sensor fault detection and isolation 

  6. Zhang 2009 6th International Symposium on Neural Network, ISNN 2009 Research on the application of neural network in diaphragm icing sensor fault diagnosis 

  7. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Takagi 15 116 1985 10.1109/TSMC.1985.6313399 Fuzzy identification of systems and its application to modelling and control 

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  9. Mechanical Systems and Signal Processing Wang 18 813 2004 10.1016/S0888-3270(03)00079-7 Prognosis of machine health condition using neuro-fuzzy systems 

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  11. Journal of Vibration and Acoustics Tse 121 355 1999 10.1115/1.2893988 Prediction of machine deterioration using vibration based fault trends and recurrent neural networks 

  12. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics Angelov 34 484 2004 10.1109/TSMCB.2003.817053 An approach to online identification of Takagi-Sugeno fuzzy models 

  13. IEEE SMC eNewsLetter Angelov 1 2006 Evolving intelligent systems 

  14. Soft Computing Angelov 10 836 2006 10.1007/s00500-005-0006-x Fuzzy systems design: direct and indirect approaches 

  15. Journal of Intelligent and Robotic Systems Hines 143 1998 10.1023/A:1007981322574 Use of autoassociative neural networks for signal validation 

  16. M. Najafi, C. Gulp, R. Langari, Enhanced auto-associative neural networks for sensor diagnostics (e-aann), in: Fuzzy Systems. Proceedings: IEEE International Conference, 2005. 

  17. Mathematics and Computers in Simulation Frank 53 259 2000 10.1016/S0378-4754(00)00212-3 Modelling for fault detection and isolation versus modelling for control 

  18. Control Engineering Practice Samy 19 658 2011 10.1016/j.conengprac.2011.03.002 Survey and application of sensor fault detection and isolation schemes 

  19. Bequette 1998 Process Dynamics: Modeling, Analysis and Simulation 

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