Fault Diagnosis

Models, Artificial Intelligence, Applications
 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 6. Dezember 2012
  • |
  • XXIX, 922 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-642-18615-8 (ISBN)
 

This comprehensive work presents the status and likely development of fault diagnosis, an emerging discipline of modern control engineering. It covers fundamentals of model-based fault diagnosis in a wide context, providing a good introduction to the theoretical foundation and many basic approaches of fault detection.

2004
  • Englisch
  • Heidelberg
  • |
  • Deutschland
Springer Berlin
978-3-642-18615-8 (9783642186158)
10.1007/978-3-642-18615-8
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1. Introduction.- 2. Models in the diagnostics of processes.- 3. Process diagnostics methodology.- 4. Methods of signal analysis.- 5. Control theory methods in designing diagnostic systems.- 6. Optimal detection observers based on eigenstructure assignment.- 7. Robust H?-optimal synthesis of FDI systems.- 8. Evolutionary methods in designing diagnostic systems.- 9. Artificial neural networks in fault diagnosis.- 10. Parametric and neural network Wiener and Hammerstein models in fault detection and isolation.- 11. Application of fuzzy logic to diagnostics.- 12. Observers and genetic programming in the identification and fault diagnosis of non-linear dynamic systems.- 13. Genetic algorithms in the multi-objective optimisation of fault detection observers.- 14. Pattern recognition approach to fault diagnostics.- 15. Expert systems in technical diagnostics.- 16. Selected methods of knowledge engineering in systems diagnosis.- 17. Methods of acqusition of diagnostic knowledge.- 18. State monitoring algorithms for complex dynamic systems.- 19. Diagnostics of industrial processes in decentralised structures.- 20. Detection and isolation of manoeuvres in adaptive tracking filtering based on multiple model switching.- 21. Detecting and locating leaks in transmission pipelines.- 22. Models in the diagnostics of processes.- 23. Diagnostic systems.

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