An ILMI Approach to Robust Fault Detection Filter for a Drum Boiler System through a Time-Domain H-Index Norm Method
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,459
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_268
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Robust fault detection filter (RFDF) is mainly designed to detect faults in linear time-invariant (LTI) systems inherently exposed to external disturbances. H-index norm technique is oneof the RFDF designing methods. The main idea of our study is to apply a continuous H-index method to a real boiler model whichis made proper by adding an auxiliary direct channel. A high pass filter is augmented to raise the high frequency response. The Hindexnorm is maximized to distinguish between external disturbance and fault. The designed RFDF is continuous and can directly be implemented to the time-domain original continuousmodel. Furthermore, discretizing the continuous model may cause losing some information. Finally, the designed method istheoretically applied in a simulated model of a drum boiler operating in Synvendska Kraft AB Plant in Malmo, Sweden as amultivariable and strongly coupled system. It is illustrated that both sensor and actuator faults can robustly be detected as quickly as possible. To the best of authors' knowledge, this is the first time that the continuous H-index norm procedure is employed to detect actuator and sensor faults in a boiler model
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ladan Khoshnevisan
Electrical engineering department, Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
Sadjaad Ozgoli
Electrical and computer, engineering department, Tarbiat modares university, Tehran
Majid Hassanzadeh Shojaei
Electrical and computer, engineering department, Tarbiat modares university
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :