Przetwarzanie może potrwać kilka sekund...

Artykuł

Tytuł

Robust neural-network-based fault detection with sequential D-optimum bounded-error input design

Autorzy

[ 1 ] Katedra Ergonomii i Inżynierii Jakości, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ 2 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Rok publikacji

2015

Opublikowano w

IFAC-PapersOnLine

Rocznik: 2015 | Tom: vol. 48 | Numer: iss. 21

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • neural networks
  • system identification
  • optimum experiment design
  • fault detection
  • robustness
  • bounded disturbances
Strony (od-do)

434 - 439

DOI

10.1016/j.ifacol.2015.09.565

Zaprezentowany na

9th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes SAFEPROCESS, 2-4.09.2015, Paris, France