Failure Prediction of Temperature Sensor Using Hybrid Neural Fuzzy

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2018, 2018

6139847184 / 9786139847181

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The growth of Electronic products becomes more complex due to a major requirement of high reliability, high speed and low cost. In today's world, reliability becomes a great need of any electronic equipment for active as well as passive components such as a temperature sensor. Failure prediction is the major constraints to predict the remaining useful life of the component in order to anticipate the costly failures or system unavailability. In the modern competitive market, low cost and high performance are the key factors to attract the customers towards their products. Growing system complexity demands robust control to reduce system control and to reduce the successive failures. Reliability prediction of passive components especially temperature sensor is of great concern as these are required in almost every system. As these components are mounted on a board to form a complete system, the probability of damage is increased, as the different components have different characteristics and different operating conditions. So artificial intelligence techniques are used which adopt knowledge of failure mechanism of an individual part of the system and check the health condition of it. 92 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9786139847181

Título
Failure Prediction of Temperature Sensor Using Hybrid Neural Fuzzy
Autor
Cherry Bhargava
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6139847184
ISBN 13
9786139847181
Peso del artículo
155 gramos
Dimensiones
220x150x6 mm

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