کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
723929 | 892356 | 2007 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
PROBABILISTIC FAULT DIAGNOSIS IN DISCRETE EVENT SYSTEMS WITH INCOMPLETE MODELS
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Most model-based approaches to fault diagnosis require a complete model of the system. When the model is incomplete, system outputs may be inconsistent with the model, stopping the diagnosis process. In this paper, a probabilistic approach combined with model learning is used to diagnose a system with an incomplete discrete event system model. When an inconsistency arises, probabilistic abductive inference is used to learn improved models of the system. To improve the efficiency of model learning, a tabu search scheme is developed. The improved models are combined with the system outputs for probabilistic diagnosis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 40, Issue 6, 2007, Pages 97–102
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 40, Issue 6, 2007, Pages 97–102
نویسندگان
Tennille M. Whiteford, Raymond Kwong,