La fusione e l’interpretazione di dati provenienti da sensori, sono operazioni critiche in caso di conflitto. Se il modello descrittivo del sistema monitorato è corretto ed i componenti lavorano correttamente, allora le incompatibilità tra i dati possono essere imputate solo al deterioramento, o a rotture permanenti, di uno o più sensori. L’articolo introduce e discute tre semplice idee: 1. La “Model-Based Diagnosis” classica può essere estesa direttamente per incorporare il modello dei sensori nella descrizione del sistema, in modo tale da diagnosticare anche i malfunzionamenti degli stessi (sensors’ faults) 2. dall’analisi storica dei conflitti minimali diagnosticati tra i sensori, si possono trarre interessanti conclusioni riguardanti la loro attendibilità relativa (attraverso il Condizionamento Bayesiano) 3. l’attendibilità stimata dei sensori è utile per valutare (attraverso la Regola di Combinazione di Dempster) lo stato attuale del sistema fisico monitorato, anche in caso di dati conflittuali e non ridondanti.
Sistemi di Monitoraggio Distribuiti Automonitoranti / Dragoni, Aldo Franco; P., Giorgini; A., Corsi. - (1997). (Intervento presentato al convegno ANIPLA AUTOMAZIONE'97 tenutosi a Torino nel 5-7 Nov. 1997).
Sistemi di Monitoraggio Distribuiti Automonitoranti
DRAGONI, Aldo Franco;
1997-01-01
Abstract
La fusione e l’interpretazione di dati provenienti da sensori, sono operazioni critiche in caso di conflitto. Se il modello descrittivo del sistema monitorato è corretto ed i componenti lavorano correttamente, allora le incompatibilità tra i dati possono essere imputate solo al deterioramento, o a rotture permanenti, di uno o più sensori. L’articolo introduce e discute tre semplice idee: 1. La “Model-Based Diagnosis” classica può essere estesa direttamente per incorporare il modello dei sensori nella descrizione del sistema, in modo tale da diagnosticare anche i malfunzionamenti degli stessi (sensors’ faults) 2. dall’analisi storica dei conflitti minimali diagnosticati tra i sensori, si possono trarre interessanti conclusioni riguardanti la loro attendibilità relativa (attraverso il Condizionamento Bayesiano) 3. l’attendibilità stimata dei sensori è utile per valutare (attraverso la Regola di Combinazione di Dempster) lo stato attuale del sistema fisico monitorato, anche in caso di dati conflittuali e non ridondanti.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
