Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.2
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pp.41-47
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1997
Fault diagnosis problem is currently a subject of extensive research in the control field. Although there are several works on the fault detection and isolation observers and the residual generators, those are con- cerned with only the detection of actuator failures or sensor failures. So, the perfect detection and isolation for the actuator and sensor failures is strongly required in the field of the practical applications. In this paper, a strategy of fault diagnosis using multiple proportional integral (PI) observers including the magnitude of actuator failures is provided. It is shown that actuator failures are detected and isolated perfectly by monitoring the integrated error between actual output and estimated output by a PI observer. Also in presence of complex actuator and sensor failures, these failures are detected and isolated by multiple PI observers.
In a large diesel engine actuator position servo system, it is impossible to isolate an actuator fault from a load torque with conventional fault detection isolation (FDI) schemes because they are propagated through a channel. This paper deals with a parity equation based residual generation to isolate them in the system. The actuator fault is modelled by a multiplicative type fault that can be characterized as discrepancies between the nominal and actual plant parameters, whereas the load torque is modelled by an additive disturbance. The transformation implemented in the residual generator should be determined on-line to achieve the isolation. Simulation studies show the practical applicability of the FDI scheme.
This paper presents a fault detection and isolation(FDI) scheme for a nonlinear systems with a actuator and sensor faults. A residual generator based on the observer model generate the information for a fault detection. The proposed fault estimators are activated for a fault isolation and applied to estimate the time-varying lumped faults(model uncertainty + fault). but a fault estimator error dose not converge to zero since the derivative of lumped fault is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is used to estimate the fault estimator error. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.8
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pp.1085-1091
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2014
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
Fault diagnosis problem is currently the subject of extensive research and numerous survey paper can be found. Although several works are studied on the fault detection and isolation observers and the residual generators, those are concerned with only the detection of actuator failures or sensor failures. So, the perfect detection and isolation is strongly required for practical applications. In this paper, a, strategy of fault diagnosis using multiple proportional integral (PI) observers including the magnitude of actuator failures is provided. It is shown that actuator failures are detected and isolated perfectly by monitoring the integrated error between actual output and estimated output by a PI observer. Also in presence of complex actuator and sensor failures, these failures are detected and isolated by multiple PI observers.
The parity relation approach for the fault detection and isolation (FDI) of a large diesel engine actuator position servo system is presented. Main purpose of the FDI system is to detect and isolate two important faults, actuator fault and sensor fault, that, if not detected and compensated, degrade the overall system performance. Simulation results are given to show the practical applicability of the FDI scheme.
This paper considers a decentralized multiple faults detection and isolation (FDI) scheme for reconfigurable manipulators. Inspired by their modularization property, a global sliding mode (GSM) based stable adaptive fuzzy decentralized controller is investigated for the system in fault free, while for the system suffering from multiple faults (actuator fault and sensor fault), the decentralized sliding mode observer (DSMO) is employed to detect their occurrence. Hereafter, the time and location of faults can be determined by a fault isolation scheme via a bank of DSMOs. Finally, the effectiveness of the proposed schemes in controlling, detecting and isolating faults is illustrated by the simulations of two 3-DOF reconfigurable manipulators with different configurations successfully.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.4
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pp.444-451
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1999
A diagnostic rule-base design method for enhancing fault detection and isolation performance of multiple obsever based fault detection isolation schemes (FIDS) is presented. The diagnostic rule-base has a hierarchical framework to perform detection and isolation of faults of interest, and diagnosis of process faults. The decision unit comprises a rule base and a fuzzy inference engine and removes some difficulties of conventional decision unit which includes crisp logic with threshold values. Emphasis is placed on the design and evaluation methods of the diagnostic rult-base. The suggested scheme is applied to the FDIS design for a DC motor driven centrifugal pump system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.11
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pp.1037-1043
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2004
In this paper, a new fault detection and isolation algorithm fur inertial sensor system is proposed. To identify the inertial sensor fault, single antenna GPS receiver is used as an effective redundancy source. To use GPS receiver as redundancy for the inertial sensors, the algorithm to estimate the attitude and acceleration using single antenna GPS receiver is adopted. By using Doppler shift of carrier phase signal and kinetic characteristics of aircraft, attitude information of aircraft can be obtained at the coordinated flight condition. Based on this idea, fault diagnosis algorithm for inertial sensors using single antenna GPS based attitude is proposed. For more effective FDI, decision variables considering the aircraft maneuver are proposed. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through the numerical simulations.
In, Don-Gi;Cho, Young-Ho;Oh, Min-Hwan;Kim, Jae-Il;Chae, Young-Mu;Ahn, Doo-Soo
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07d
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pp.2627-2629
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2000
This paper introduces the design of a reduced order observer with unknown inputs for the purpose of fault detection and isolation(FDI) in a class of bilinear systems. To Analyze the observer and FDI, this paper uses BPF(block-pulse functions). The operational properties of BPF are much applied to the analysis of bilinear systems. The integral operational matrix BPF converts the form of the differential equation into the algebraic problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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