A Robust Data-Driven Sensor Fault Detection Method for Traction Drive Systems
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This paper addresses the fault detection (FD) problem for traction drive systems with the consideration of noises with inexact probability distributions. A traction drive system with sensor faults is first described as a dynamic process. Following the idea of distributionally robust optimization (DRO), an ambiguity set based on the Wasserstein metric is employed to tackle the distributional uncertainties associated with signals obtained in traction drive systems. By utilizing this ambiguity set and the DRO framework, a robust FD system is developed, ensuring reliable detection performance under the uncertainty of the noise distribution. The reliability and effectiveness of the developed approach are confirmed through an experimental study on an actual traction drive system.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Robust Data-Driven Sensor Fault Detection Method for Traction Drive Systems
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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