Kalman Filter-based Fault Detection and Isolation of Direct Current Motor : Robustness and Applications :Robustness and Applications

TaeDong, Park; kiheon, Park

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: TaeDong, Park (Sungkyunkwan University) kiheon, Park (Sungkyunkwan University)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008

발행연도: 2008.10

수록면: 933 - 936 (4page)

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In recent years, as engineering systems have increased in complexity, aspects of reliability and safety are attracting more and more attention. Improved methods for detecting and isolating faults in engineering systems are of great practical importance. Traditional approaches to these methods have involved the limit checking of variables or applications of redundant sensors. More advanced methods have used residual analysis of signals by means of a comparing of actual plant behavior with the characteristics of a mathematical model. However, fault detection can be problematic because an “"unknown uncertainty”" is difficult to express in terms of a mathematical model. If these uncertainties can be considered, errors in fault detection and isolation in physical systems can be reduced. Therefore, this paper assesses a system’"s state after eliminating uncertainty with the kalman filter, and uses the experiment results to analyze and evaluate the performance of fault detection and isolation for a direct current motor.

#Fault Detection #Fault Isolation #Kalman Filter #Model Uncertainty #Direct Current Motor

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TaeDong, Park

소속기관 Sungkyunkwan University

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소속기관 SungKyunKwan University

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