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研究生:李忠潔
研究生(外文):Chong-Jye Li
論文名稱:故障偵測與鑑別應用於大型撓性結構系統之研究
論文名稱(外文):A Study of Failure Detection ane Isolation in Large Scale Flexible Structure Systems
指導教授:謝成
指導教授(外文):Chen Hsieh
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:航空太空工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:英文
論文頁數:4
中文關鍵詞:故障偵測與鑑別大型撓性結構
外文關鍵詞:Failure Detection ane IsolationLarge Scale Flexible Structure
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本文主要研究目的乃探討現有各種故障偵測與鑑別理論實際應用于大型撓
性結構系統對感測器故障之線上監測性能與其優缺點, 並嘗試改善其性能
或缺點. 據本文研究顯示, 現有之故障偵測與鑑別方法皆不適宜直接應用
於大型系統之線上監測; 究其主因在于一般之大型系統階數相當高, 以致
計算更複雜, 從而增加計算與判斷時間以及龐大的數值誤差. 經實際數值
模擬結果, 吾人選擇其中四種性能相對較佳之方法嘗試改進其缺點. 首先
考慮以模型簡化分析化簡系統之模型. 吾人引進模態成本分析法對一大型
撓性結構系統求得其降階模型再以此取代原應用于故障偵測與鑑別方法之
全階模型. 此改進方法確能大幅化簡線上計算, 但因模型簡化所引起之偏
差無法預先補償, 發生誤判的機率可能因此提升.

The major objects of this thesis are to study eightt current
aillure Detection and Isolation (FDI) theories which are
appliedo the on-line monitering for the large scale flexible
structureystems (LSFSS) and try to improve their performances
and/or dis-dvantages. According to the results of this study,
it revealshat most of the performances of current FDI theories
are not wells applying to on-line monitering for the large
scale systems. Theain reason is that for the dimension of a
general large scaleystem is very highthat its computation
becomes more complicated,nd thus delays the fault alarmtime and
leads to tremendous nume-ical errors. After compariing the
results of numerical simula-ions, we choose four approaches
with relatively better perform-nces to try to improve their
disadvantages. First it considerso take use of model reduction
to obtain a reduced-order model ofhe system, we apply Modal
Cost Analysis (MCA) to obtain a reducedrder model of the LSFSS.
And we take this reduced-order model toeplace the original full-
order model used in FDI algorithms. Thismprovement can greatly
reduce the on-line computation. But theodelling error due to
model reduction cannot be precompensated,nd it thus would
increase the rate of making wrong decision.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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