To access the full text documents, please follow this link: http://hdl.handle.net/2117/22319
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions |
---|---|
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial |
dc.contributor | Institut de Robòtica i Informàtica Industrial |
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. SIC - Sistemes Intel·ligents de Control |
dc.contributor | Universitat Politècnica de Catalunya. SAC - Sistemes Avançats de Control |
dc.contributor.author | Fernández Canti, Rosa M. |
dc.contributor.author | Tornil Sin, Sebastián |
dc.contributor.author | Blesa Izquierdo, Joaquim |
dc.contributor.author | Puig Cayuela, Vicenç |
dc.date | 2013 |
dc.identifier.citation | Fernández-Cantí, R. M. [et al.]. Nonlinear set-membership identification and fault detection using a Bayesian framework: appllication to the wind turbine benchmark. A: IEEE Conference on Decision and Control. "Proceedings of the 2013 IEEE 52nd Annual Conference on Decision and Control: CDC 2013: December 10-13, 2013: Florence, Italy". Florència: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2013, p. 496-501. |
dc.identifier.citation | 978-1-4673-5714-2 |
dc.identifier.citation | 10.1109/CDC.2013.6759930 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/22319 |
dc.language.iso | eng |
dc.publisher | Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) |
dc.relation | http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6759930 |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Automàtica i control |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Energies::Energia eòlica::Aerogeneradors |
dc.subject | Wind turbines -- Automatic control |
dc.subject | Nonlinear set-membership identification |
dc.subject | Fault detection |
dc.subject | Wind turbine |
dc.subject | Energia eòlica |
dc.title | Nonlinear set-membership identification and fault detection using a Bayesian framework: appllication to the wind turbine benchmark |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject |
dc.description.abstract | |
dc.description.abstract |