Item Type: |
Ph.D. Thesis |
Type of entry: |
Primary publication |
Title: |
Getrennte Parameter- und Zustandsschätzung zur Echtzeit-Fehlerdiagnose an elektro-hydraulischen Aktuatoren primärer Steuerflächen von Luftfahrzeugen |
Language: |
German |
Referees: |
Nordmann, Prof. Dr-I R. |
Advisors: |
Kubbat, Prof. Dr-I W. |
Date: |
23 September 2003 |
Place of Publication: |
Darmstadt |
Date of oral examination: |
6 May 2003 |
Abstract: |
Für einen, hohen Sicherheitsanforderungen unterliegenden, elektro-hydraulischen Seitenruderaktuator wird ein automatisiertes Echtzeit-Fehlerdiagnose-System entwickelt. Dabei wird ein Extended-Kalman-Filter zur Schätzung von fehlerspezifischen Modellparametern aus verrauschten Messungen der Aktuatorbewegung eingesetzt. Aufgrund der hohen Komplexität des Aktuators besitzt das Zustandsraummodell eine Ordnung von 22. Um die Echtzeitfähigkeit der Diagnose auf einem 500 MHz Dec-Alpha-Prozessor zu realisieren wurde ein modifiziertes, rechenzeitsparendes Erweitertes-Kalman-Filter (XEKF) mit getrennter Zustands- sowie Parameterschätzung hergeleitet. |
Alternative Abstract: |
Alternative Abstract | Language |
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The study's underlying electro-hydraulic actuator is a very complex system used in a highly safety-critical application. To create a system of adequate failure-detection, an extended-kalman-filter (ekf) is used to filter the parameters each sensitiv to a specific actuator-failure out of a set of noisy measurements of the actuator movement. Because of the plant's state-space-model-order of 22 a modified algorithm (xekf) to separately estimate the model's states and parameters has to be derived for realtime-failure-detection on a Dec-Alpha system. | English |
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Uncontrolled Keywords: |
Fehlerdiagnose, EKF, ekf, nichtlinear, nichtlineare |
Alternative keywords: |
Alternative keywords | Language |
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Fehlerdiagnose, EKF, ekf, nichtlinear, nichtlineare | German | fdi, diagnosis, failure-detection, ekf | English |
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URN: |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-3702 |
Classification DDC: |
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering |
Divisions: |
16 Department of Mechanical Engineering |
Date Deposited: |
17 Oct 2008 09:21 |
Last Modified: |
07 Dec 2012 11:49 |
URI: |
https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/370 |
PPN: |
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Export: |
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