Fast and Real-Time Sensor-Fault Detection using Shannon’s Entropy

Alsaleh, Nawal; Daass, Bilal; Pomorski, Denis; Haddadi, Kamel

Type de document :

Communication dans un congrès avec actes

DOI :

10.1109/SysTol52990.2021.9595413

Titre :

Fast and Real-Time Sensor-Fault Detection using Shannon’s Entropy

Auteur(s) :

Alsaleh, Nawal [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Daass, Bilal [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Pomorski, Denis [Auteur]

Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Haddadi, Kamel [Auteur]

Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]

Titre de la manifestation scientifique :

5th International Conference on Control and Fault-Tolerant Systems

Ville :

Saint-Raphaël

Pays :

France

Date de début de la manifestation scientifique :

2021-09-29

Titre de l’ouvrage :

2021 5th International Conference on Control and Fault-Tolerant Systems (SysTol)

Discipline(s) HAL :

Sciences de l'ingénieur [physics]

Résumé en anglais : [en]

In this paper, we aim at improving the change detection techniques by introducing an adaptive thresholding with a sliding time window. In particular, a real-time optimal sliding time window length is implemented without ...
Lire la suite >In this paper, we aim at improving the change detection techniques by introducing an adaptive thresholding with a sliding time window. In particular, a real-time optimal sliding time window length is implemented without any preliminary learning step as required in conventional sensorfault detection methods. Based on Shannon's entropy, our method improves the change detection techniques using an adaptive thresholding. The technique can be applied by any change detection technique based on the generalized likelihood ratio (GLR). To validate the robustness of our approach, two commonly used change detection techniques are considered: the cumulative sum (Cusum) and the exponentially weighted Moving average (EWMA) control charts. Experimental validation is experimentally shown considering real data in the context of collaborative mobile robots. In addition, this experiment leads to a fault-tolerant fusion methodology based on the use of an extended Kalman filter (EKF).Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Collections :

Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL

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