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Fault Detection Algorithm for a Velocity Controller Using MRAC in the Belt Conveyor System of a Fish Processing Line -
분야 농학 > 생물공학
저자 Huy Hung Nguyen Minh Thien Tran Dae Hwan Kim Hak Kyeong Kim Sang Bong Kim
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2018년, 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제2호, 149page~154page(총6page)
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목차
부제 : 어류공정라인의 벨트 컨베이어 시스템에서의 MRAC 기반 속도제어기용 고장탐지 알고리즘
Abstract
I. Introduction
II. Velocity Controller Design
III. Fault Detection Algorithm
IV. Simulation and Experimental Results
V. Conclusion
REFERENCES
 
 
영문초록
This paper proposes a fault detection algorithm for a velocity controller using MRAC in the belt conveyor system of a fish processing line. In general terms, the fault detection algorithm utilizes an extended Kalman filter (EKF) based on a known mathematical model to estimate the state vector and compare computed residue values with a threshold value to determine fault condition. However, a system that models a belt conveyor system has some uncertain parameters. Thus, a fault detection algorithm based on the mathematical model with uncertain parameters can give false alarms or miss detection events. The following can be done to solve this issue: First, a velocity controller based on an MRAC has been designed to estimate uncertain parameters in the belt conveyor system and control belt conveyor velocity to track a reference input asymptotically. Second, an angular velocity output and a friction coefficient are chosen as the state vector and observation vector elements for the EKF. Third, process and observation vector functions are determined and the EKF is used to compute the residue value, which is then compared to a given threshold value to detect a fault. Finally, the simulation and experimental results are shown to verify the proposed algorithm’s effectiveness.
 
 
fish processing line, fault detection algorithm, model reference adaptive control, velocity controller, extended Kalman filter
 
 
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