Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Fault detection and isolation for Unmanned Aerial Vehicle sensors by using extended PMI filter | |
Guo, Dingfei1; Wang, Yuin2; Zhong, Maying1 | |
2018-08 | |
会议名称 | IFAC World Congress |
会议录名称 | IFAC-PapersOnline |
卷号 | 51 |
期号 | 24 |
会议日期 | 2018-8-29 |
会议地点 | Warsaw, Poland |
摘要 | Fault detection and isolation (FDI) plays an important role in guaranteeing system |
关键词 | Unmanned aerial vehicles kinematics model proportional multiple integral sensors fault detection and isolation |
学科门类 | 工学 ; 工学::控制科学与工程 |
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收录类别 | EI |
语种 | 英语 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/47457 |
专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_仿生进化机器人 |
通讯作者 | Zhong, Maying |
作者单位 | 1.Institute of Automation Chinese Academy of Sciences 2.Beihang University |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Guo, Dingfei,Wang, Yuin,Zhong, Maying. Fault detection and isolation for Unmanned Aerial Vehicle sensors by using extended PMI filter[C],2018. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
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