اختيار الموقع            تسجيل دخول
 

الأبحاث العلمية
الابحاث حسب سنة النشر
  نتيجة البحث عن  : Hamdi. A. Awad
   تم العثور علي  26  مقالة
 

A Novel Neural Network-Based Control Scheme for Controlling the Multivariable Anaesthesia
 Nabila M-El-Rabaie Hamdi A. Awad Tarek A. Mahmoud - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية
-

الكلمات الدالة  Neural networks, Fuzzy systems, Wavelets, Medical systems, Internal Model controller Schemes.

تم النشر في  : جامعة المنوفية
تم النشر بتاريخ  : 01/01/2007
اسم الدورية : مجلة المنوفية لبحوث كلية الهندسة الالكترونية




Coordination, Resource Allocation, and Deadlock Avoidance of Hybrid Processes Using Discrete Event Supervisors
 Hamdi A. Awad*, Mostafa M. Gomaa - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية
Ahmed R. Anwar*, M. M. Sharaf* - cairo

الكلمات الدالة  Hybrid Systems, DEDS, Supervisory Control, Petri Nets.

تم النشر في  : جامعة المنوفية
تم النشر بتاريخ  : 01/06/2008
اسم الدورية : مجلة المنوفية لبحوث كلية الهندسة الالكترونية




A novel auto regressive exogenous-local model network for modeling and controlling dynamic systems
 Hamdi A. Awad - Menouf, Egypt
Menouf, Egypt - Menouf, Egypt

الكلمات الدالة  Wavelet neural networks, Model-based predictive control, Fuzzy ART algorithms, The RLS algorithm, Medical systems
الصفحات  p.p 67 - 83    مجلد  Vol.45 No.1
تم النشر في  : Faculty of Engineering Alexandria University
تم النشر بتاريخ  : 31/01/2006
اسم الدورية : Alexandria Engineering Journal \




Fault-diagnosis in discrete event systems: Improvements and new results
 Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Discrete event systems;
IPN;
Fault detection and isolation;
Industrial processes

الصفحات  p.p. 305 - 312    مجلد  Vol.50No.4
تم النشر في  : Faculty of Engineering, Alexandria University
تم النشر بتاريخ  : 01/12/2011
اسم الدورية : Alexandria Engineering Journal \

الملحقات  : fault diagnosis in discretemain.pdfتحميل




Coordination, Resource Allocation, and Deadlock Avoidance of Hybrid Processes Using Discrete Event Supervisors /
  Mohammed M. Shar - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية
Ahmed R. Anwar - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية
Mostafa M. Gomaa - جامعة عين شمس - كلية الهندسة
Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Hybrid Systems; DEDS; Supervisory Control; Petri Nets.
الصفحات  1-22 p.
تم النشر في  : Menoufia Journal of Electronic Engineering Research
تم النشر بتاريخ  : 01/01/2008
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




A GENERALIZED PETRI NET-BASED DIAGNOSER FOR FAULT DETECTION AND ISOLATION IN COMPLEX PROCESSES /
 Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Discrete event systems, Hybrid systems, Fault
detection and isolation, Petri nets, Interpreted Petri Nets, Chemical batch
processes.

الصفحات  969-981 p.
تم النشر في  : Journal of Engineering Sciences, Assiut University
تم النشر بتاريخ  : 01/07/2009
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




Discrete Event Control and Fault Detection and Localization of a Robotic System /
  Ahmed R. Anwar - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية
Mostafa M. Gomaa - جامعة عين شمس - كلية الهندسة
Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Discrete Event Control, Fault Detection and
Localization, Robotic Systems, Petri Nets.


تم النشر في  :  IEEE
تم النشر بتاريخ  : 15/01/2010
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




Fault-diagnosis in discrete event systems: Improvements and new results /
 Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  The malfunction of sensors, actuators, and erroneous actions of human operators can
have some disastrous consequences in high risk systems especially if these systems have multiple
faults that can lead to undesirable shutdowns and consequently mass reduction. A reduced interpreted
Petri net (IPN) diagnoser has been devised only for safe Petri net models with an output
function that associates an output vector to each net marking. The main drawback of this approach
is that the Petri net model of the system to be monitored should be diagnosable i.e. all faults can be
detected that limits its application on a set of diagnosable models. For non diagnosable Petri net
model, the conventional diagnoser incidence matrix has columns with null or similar values that fail
to detect a single fault. The conventional diagnoser also cannot detect multiple faults even for diagnosable
models. This paper introduces a new local diagnoser to overcome such problems. It decomposes
the central IPN-diagnoser into a set of local diagnosers that are linked with multi sessions of
the process to be monitored. This decomposition should guarantee that the developed local diagnosers
have incidence matrices that their columns are different from each other. For null values contained
in the incidence matrix of a local diagnoser, this paper proposes a set of rules based on the
synchronic composition idea to overcome this problem. This proposed scheme allows multiple
faults detection and isolation in quick and accurate manner for all Petri net models. Industrial processes
are employed for testing the soundness of the proposed scheme.

الصفحات  305-312 p.
تم النشر في  : Alexandria Engineering Journal
تم النشر بتاريخ  : 01/12/2011
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




DEVELOPING A PARALLEL MODEL FOR OIL PRODUCING PROCESS /
 Hamdi A. Awad - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Automation systems, Hybrid systems, Discrete event systems, intelligent systems, Petri nets.

تم النشر في  : Asian Transactions on Engineering
تم النشر بتاريخ  : 01/11/2011
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




Recursive Fault Detection and Isolation Approaches of Time-Varying Processes /
  Hamdi. A. Awad - جامعة المنوفية - كلية التجارة
Lamiaa M. Elshenawy - جامعة المنوفية - كلية الهندسة الإلكترونية

الكلمات الدالة  Degradation,Sensors,Isolation,Organic reactions,Mathematical methods.
الصفحات  9812?9824 p.
تم النشر في  : Ind. Eng. Chem. Res.
تم النشر بتاريخ  : 01/01/2012
الملحقات  : 1 - Copy.docxتحميل




من 3
 


Powered by Future Library Software.All rights reserved © CITC - Mansoura University. Sponsored by Mansoura University Privacy Policy