کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943120 | 1437622 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fault Detection and Diagnosis in dynamic systems using Weightless Neural Networks
ترجمه فارسی عنوان
شناسایی خطاها و تشخیص در سیستم های پویا با استفاده از شبکه های عصبی بی وزن
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
TEPKNNPPVQDAMTSSPAFPRSGCHTArPIFCMLR−FNRTNRMSPCAWNNPmaxTotal populationWiSARDArtificial neural netMCCANNACCPLSSPCFDDFDRANFISk-nearest neighbour - K نزدیکترین همسایهLR+ - LR +PIMs - PIM هاSES - آنpositive predictive value - ارزش پیش بینی مثبتnegative predictive value - ارزش پیش بینی منفیSuccessive Projections Algorithm - الگوریتم پیش بینی های متوالیGenetic algorithm - الگوریتم ژنتیکFOR - برایLinear discriminant analysis - تجزیه و تحلیل خطی خطیQuadratic discriminant analysis - تجزیه و تحلیل متقارنLDA - تخصیص پنهان دیریکلهFault detection and diagnosis - تشخیص گسل و تشخیصPartial least squares - حداقل مربعات جزئی DOR - دردAccuracy - دقتRam - رمTPR - روش پاسخ فیزیکیTennessee Eastman process - روند تنسی استستمنTime series - سری زمانیMultivariate time series - سری زمانی چند متغیرهAdaptive neuro-fuzzy inference system - سیستم استنتاج فازی عاملی سازگارWeightless neural networks - شبکه های عصبی بی وزنPrevalence - شیوعMatthews Correlation Coefficient - ضریب همبستگی متیوMarkedness - علامت گذاریFuzzy C-Means - فازی C-Meanstrue positive - مثبت واقعیfalse positive - مثبت کاذبNPV یا negative predictive value - مقادیر پیش بینی شده منفیfalse negative - منفی اشتباهtrue negative - منفی واقعیfalse discovery rate - میزان کشف کاذبFalse positive rate - نرخ مثبت کاذبFalse negative rate - نرخ منفی کاذبTrue positive rate - نرخ واقعی مثبتTrue negative rate - نرخ واقعی منحصر به فردpositive likelihood ratio - نسبت احتمال مثبتnegative likelihood ratio - نسبت احتمال منفیdiagnostic odds ratio - نسبت شانس تشخیصیSpecificity - ویژگیPETROBRAS - پتروبراس
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This work examines Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Weightless Neural Networks (WNN) with applications in univariate and multivariate dynamic systems. WNN use neurons based on RAM (Random Access Memory) devices. These networks use fast and flexible learning algorithms, which provide accurate and consistent results, without the need for residual generation or network retraining, and therefore they have great potential use for pattern recognition and classification (Ludermir, Carvalho, Braga, de Souto, 1999). The proposed system firstly executes the selection of attributes (in the multivariable case) and does the time series mapping of the data. In the intermediate stage, the WNN performs the detection and diagnosis per class. The network outputs are then passed through a clustering filter in the final stage of the system, if a diagnosis per fault groups is necessary. The system was tested with two case studies: one was an actual application for the temperature monitoring of a sales gas compressor in a natural gas processing unit; and the other one uses simulated data for an industrial plant, known in the literature as “Tennessee Eastman Process”. The results show the efficiency of the proposed systems for FDD with classification accuracies of up to 98.78% and 99.47% for the respective applications.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 84, 30 October 2017, Pages 200-219
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 84, 30 October 2017, Pages 200-219
نویسندگان
José Carlos M. Oliveira, Karen V. Pontes, Isabel Sartori, Marcelo Embiruçu,