En modell baserad på PCA (huvudkomponentanalys) och ett neuralt nätverk föreslås för multi-fel diagnos av sensorsystem. För det första beräknas sensorernas förväntade värden med hjälp av historiska data som mäts under felfria förhållanden och en PCA-modell. För det andra beräknas sensorsystemets kvadratförutsägelsefel (SPE). Ett fel kan då upptäckas när SPE plötsligt ökar. Om mer än en sensor i systemet är ur funktion, efter att ha kombinerat olika sensorer och rekonstruerat signalerna från kombinerade sensorer, beräknas SPE för att lokalisera de felaktiga sensorerna. Slutligen visas den föreslagna metodens genomförbarhet och effektivitet genom simulerings- och jämförelsestudier, där två sensorer i systemet är ur funktion samtidigt.
REF använde huvudkomponentanalys med neurala nätverket för att bestämma det mjuka felet.
A Multi-Fault Diagnosis Method for Sensor Systems Based on Principle Component Analysis
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}