Sensor Fault Diagnosis Using an Algorithm Based on Auto-Associative Neural Networks
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 163
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJOGST-10-4_002
تاریخ نمایه سازی: 5 اردیبهشت 1401
چکیده مقاله:
Auto-associative neural network (AANN) has been recently used in sensor fault diagnosis. This paper introduces a new AANN based algorithm named improved AANN (I-AANN) for sensor single-fault diagnosis. An algorithm is a two-aimed approach that estimates the correct value of the faulty sensor by isolating the source of the fault. The performance of the algorithm is compared with the so-called enhanced AANN (E-AANN) in terms of computational time and fault reconstruction accuracy. The I-AANN has high performance, and it can isolate the source of fault quickly and accurately. A dimerization process model is used as a case study to examine and compare the performance of the algorithms. The results demonstrate that the I-AANN has superior performance.
نویسندگان
Hamidreza Mousavi
M.S. Student, Department of Instrumentation & Automation Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran
Mehdi Shahbazian
Associate Professor, Department of Instrumentation & Automation Engineering, Petroleum University of Technology, Ahwaz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :