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Die Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen hängt maßgeblich von der Produktivität der eingesetzten Anlagen und Produktionsprozesse ab. Um ein hohes Maß an Produktivität zu garantieren, müssen durch Fehler verursachte Standzeiten so kurz wir möglich gehalten werden. Dazu werden effiziente Methoden zur Fehlerdiagnose benötigt. In der vorliegenden Arbeit wurde ein modellbasiertes Diagnose-Verfahren für ereignisdiskrete Closed-Loop Systeme entwickelt. Die betrachteten Systeme bestehen aus dem geschlossenen Kreis von Steuerung und Prozess. Durch den systematischen Vergleich von aktuell beobachtetem und durch ein Systemmodell erwartetem Verhalten können Fehler in Echtzeit erkannt und isoliert werden. In der Arbeit wurden geeignete Modellidentifikationsverfahren für Ereignisdiskrete Systeme entwickelt, sodass die aufwändige manuelle Modellbildung vermieden wird. Die entwickelten Methoden wurden im Labor und im Rahmen einer Industrieanwendung erfolgreich getestet.
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Identification and fault diagnosis of industrial closed-loop discrete event systems, Matthias Roth
- Language
- Released
- 2010
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- Title
- Identification and fault diagnosis of industrial closed-loop discrete event systems
- Language
- English
- Authors
- Matthias Roth
- Publisher
- Logos-Verl.
- Released
- 2010
- ISBN10
- 3832527095
- ISBN13
- 9783832527099
- Category
- University and college textbooks
- Description
- Die Wettbewerbsfähigkeit von Industrieunternehmen hängt maßgeblich von der Produktivität der eingesetzten Anlagen und Produktionsprozesse ab. Um ein hohes Maß an Produktivität zu garantieren, müssen durch Fehler verursachte Standzeiten so kurz wir möglich gehalten werden. Dazu werden effiziente Methoden zur Fehlerdiagnose benötigt. In der vorliegenden Arbeit wurde ein modellbasiertes Diagnose-Verfahren für ereignisdiskrete Closed-Loop Systeme entwickelt. Die betrachteten Systeme bestehen aus dem geschlossenen Kreis von Steuerung und Prozess. Durch den systematischen Vergleich von aktuell beobachtetem und durch ein Systemmodell erwartetem Verhalten können Fehler in Echtzeit erkannt und isoliert werden. In der Arbeit wurden geeignete Modellidentifikationsverfahren für Ereignisdiskrete Systeme entwickelt, sodass die aufwändige manuelle Modellbildung vermieden wird. Die entwickelten Methoden wurden im Labor und im Rahmen einer Industrieanwendung erfolgreich getestet.