On-Board Component Fault Detection and Isolation Using the Statistical Local Approach

Michèle Basseville 1
1 SIGMA2 - Signal, models, algorithms
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, INRIA Rennes
Abstract : We describe both the key principles and real application examples of a unified theory which allows us to perform the on-board incipient fault detection and isolation tasks involved in monitoring for condition-based maintenance. We stress that, when designing detection algorithms, the main conceptual task is to select a convenient estimating function. ML, LS, IV and subspace identification methods are addressed in this perspective.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-3252, INRIA. 1997
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https://hal.inria.fr/inria-00073437
Contributeur : Rapport de Recherche Inria <>
Soumis le : mercredi 24 mai 2006 - 12:48:31
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:10
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 avril 2010 - 21:07:19

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  • HAL Id : inria-00073437, version 1

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Michèle Basseville. On-Board Component Fault Detection and Isolation Using the Statistical Local Approach. [Research Report] RR-3252, INRIA. 1997. 〈inria-00073437〉

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