WebSphere应用服务器内存泄漏探测与诊断工具

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故障诊断代码matlab 基于观察者的故障检测与诊断（FDD） 抽象的 该代码介绍了一种故障检测与诊断（FDD）方案的设计，该方案由两种类型的观察者组成，并应用于线性参数变化（LPV）系统。 第一个使用降阶LPV观测器（LPV-RUIO）的组合来检测，隔离和估计执行器故障。 第二个由一组全阶LPV未知输入观察器（LPV-UIOO）组成，用于检测，隔离和估计传感器故障。 根据线性矩阵不等式（LMI），可以保证观察者的设计，收敛和稳定性条件。 因此，这项工作的主要目的是提供一种基于新颖模型的观察者技术来检测和诊断非线性系统上的故障。 给出了基于两个典型化学工业过程的仿真结果，以说明这种方法的实现和性能。 要求 至少一个具有6 GB RAM的i5-3337U CPU@2.7 GHz（2核）。 R2016b或更高 包装方式： LMI实验室 论文信息 伊曼纽尔·伯纳迪（Emanuel Bernardi）和爱德华多·J·亚当（Eduardo J.Adam）。 《基于观察者的工业过程故障检测和诊断策略》。 于：富兰克林学院学报357（14 2020），第9895-9922页。 ISSN：0016-0

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