Geri Dön

Fault detection and diagnosis in nonlinear dynamical systems

Doğrusal olmayan dinamik sistemlerde hata tespit ve tanılama

  1. Tez No: 167445
  2. Yazar: ERDAL KILIÇ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Hata, tanılama, bulanık ayrık olaylı sistemler, bulanık gözlenebilirle, bulanık tanılanabilme. vıı, Fault, diagnosis, fuzzy discrete event systems, fuzzy observability, fuzzy diagnosibility
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 189

Özet

Öz DOĞRUSAL OLMAYAN DİNAMİK SİSTEMLERDE HATA TESBİT VE TANILAMA Kılıç, Erdal Doktora, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu Ağustos 2005, 171 Sayfa Bu çalışmadaki amaç, doğrusal olmayan dinamik sistemlerdeki hata tesbit ve tanılama problemlerini model ve bilgi tabanlı yöntemler kullanarak çözmek ve hatalarla ilgili öncelik ve miktar vermektir. Bunun için temel elemanlar analizi, model belirleme ve ters modele dayanan üç farklı matematiksel model kullanan hata tanılama ve algılama yöntemleri tanıtılmıştır. Bu yöntemlerin performansı farklı, doğrusal olmayan, basit ve karmaşık sistemler üzerinde denenmiştir. Yeni bir bulanık ayrık olaylı sistem yapısı ve dinamik bulanık ayrık olaylı sistem yapısı geliştirilmiştir. Daha sonra bu geliştirilen yapıların hata tanılama problemine uyarlanabilirliği araştırılmıştır. Geliştirilen bu yapılara dayanan uzman kurallar içeren iki farklı bilgi tabanlı hata algılama ve tanılama yöntemi tanıtılmış ve bunların performansı doğrusal olmayan sistemler üzerinde denenmiştir. Bu yeni yapılarla ilgili olarak gözlenebilirle ve tanılanabilme kavramları ve bunlar arasındaki ilişki ortaya konmuştur. Sınıflama yöntemleri kullanılarak dinamik kural tabanının nasıl oluşturulacağı gösterilmiştir. Ayrıca dinamik ve statik tamlayıcı tasarımı verilmiş, Luenberger tipi gözlemleyicinin doğrusal violmayan uzantısı ile olay tabanlı uzantısı tanıtılmıştır. Son olarak bu çalışmada yer alan model ve bilgi tabanlı hata algılama ve tanılama sistemlerinin başarım karşılaştırması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT FAULT DETECTION AND DIAGNOSIS IN NONLINEAR DYNAMICAL SYSTEMS Kılıç, Erdal Ph.D., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof. Dr. Kemal Leblebicioğlu August 2005, 171 Pages The aim of this study is to solve Fault Detection and Diagnosis (FDD) problems occurring in nonlinear dynamical systems by using model and knowledge-based FDD methods and to give a priority and a degree about faults. For this purpose, three model-based FDD approaches, called FDD by utilizing principal component analysis (PCA), system identification based FDD and inverse model based FDD are introduced. Performances of these approaches are tested on different nonlinear dynamical systems starting from simple to more complex. New fuzzy discrete event system (FDES) and fuzzy discrete event dynamical system (FDEDS) concepts are introduced and their applicability to an FDD problem is investigated. Two knowledge- based FDD methods based on FDES and FDEDS structures using a fuzzy rule-base are introduced and they are tested on nonlinear dynamical systems. New properties related to FDES and FDEDS such as fuzzy observability and diagnosibility concepts and a relation between them are illustrated. A dynamical rule-base extraction method with classification techniques and a dynamical and a static diagnoser design methods are also ivintroduced. A nonlinear and event based extension of the Luenberger observer and its application as a diagnoser to isolate faults are illustrated. Finally, comparisons between the proposed model and knowledge-based FDD methods are made.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    664883

    Sensor fault detection, isolation and accommodation applied to b-747 aircraft lateral dynamics

    B-747 uçağı yanal dinamiklerinde sensör hata teşhis, izolasyon ve düzeltilmesi

    AKAN GÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HACIZADE

  2. Tez No

    46563

    Güç sistemi gözetiminde yapay nöral devre ile stokastik işaret işleme

    Stochastic signal processing with neural network in power plant monitoring

    SERHAT ŞEKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ÖZER ÇİFTÇİOĞLU

  3. Tez No

    507590

    Model based diagnosis of the oxygen sensors

    Oksijen algılayıcıların model tabanlı arıza teşhisi

    KÜBRA EKİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  4. Tez No

    800702

    Fault detection of a planetary gear system based on non-linear dynamic modeling and vibration signals via non-stationary time series models

    Doğrusal olmayan dinamik modelleme ve titreşim sinyallerine dayalı bir planet dişli sisteminin durgun olmayan zaman serisi modelleri ile hata tespiti

    BEHRANG HOSSEINIAGHDAM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER CİĞEROĞLU

  5. Tez No

    528369

    A model based approach for aircraft sensor fault detection

    Uçak sensör hata tespitlerine yönelik model tabanlı yaklaşım

    ÖMÜR SERÇEKMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ALİ TÜRKER KUTAY

Geri Dön