Resumen

El manejo de la tolerancia en el diagnóstico de fallas analógicas es un problema desafiante. Aunque hay muchos métodos efectivos para el diagnóstico de fallas, es difícil aplicarlos a casos con influencia de tolerancia. En este artículo, se introduce un enfoque basado en estadísticas robustas para el diagnóstico de fallas con influencia de tolerancia. La ventaja de este método propuesto es que puede localizar con precisión la fusión de datos entre estados de falla. Además, los resultados en el benchmark analógico (por ejemplo, circuito divisor de voltaje lineal) indican que es efectivo en el diagnóstico de fallas de acuerdo con los requisitos de diagnóstico de fallas dados (por ejemplo, error de diagnóstico de fallas, tasa de detección de fallas).

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Tolerancia; Diagnóstico de fallas; Estadísticas robustas; Fusión de datos; Estados de falla; Detección de fallas
• Keywords:Tolerance; Fault diagnosis; Robust statistics; Data fusion; Fault states; Fault detection