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2015 | OriginalPaper | Chapter

A Neural-Network-Based Robust Observer for Simultaneous Unknown Input Decoupling and Fault Estimation

Authors : Piotr Witczak, Marcin Mrugalski, Krzysztof Patan, Marcin Witczak

Published in: Advances in Computational Intelligence

Publisher: Springer International Publishing

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The paper deals with the problem of neural-network based on robust unknown input observer design for the fault diagnosis. Authors review the recent development in the area of robust observers for non-linear discrete-time systems and propose less restrictive procedure for design of the

$${\mathcal {H}_\infty }$$

observer. The approach guaranties simultaneously the unknown input decoupling and the fault estimation. The paper presents an unknown input observer design that reduces to a set of linear matrix inequalities. The final part of the paper presents an illustrative example devoted to fault diagnosis of the wind turbine.

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Metadata
Title
A Neural-Network-Based Robust Observer for Simultaneous Unknown Input Decoupling and Fault Estimation
Authors
Piotr Witczak
Marcin Mrugalski
Krzysztof Patan
Marcin Witczak
Copyright Year
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19258-1_44

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