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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.10
- 수록면
- 272 - 275 (4page)
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A novel fault diagnosis method based on likelihood decomposition is proposed for linear stochastic systems described by autoregressive (AR) model. Assuming that at some time instant γ the fault of one of the following two types is occurs: innovation fault (actuator fault); and observation fault (sensor fault), the log-likelihood function is decomposed into two components based on the observations before and after γ, respectively, Then, the type of the fault is determined by comparing the log-likelihoods corresponding two types of faults. Numerical examples demonstrate the usefulness of the proposed diagnosis method.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Problem Statement
3. Decomposition of Likelihoods
4. Likelihood Ratio Decision Rule
5. Numerical Examples
6. Conclusions
References
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