Lip profile preferences of Asian Americans

The aim of this study was to evaluate how Asians, non-Asians, and orthodontists in America view esthetic soft tissue Asian lip profiles. The null hypothesis was that there was no difference in the perception of lip profile esthetics of Asian patients between Asian laypersons, non-Asians laypersons, and orthodontists. A survey was constructed using the profile photographs of one adult male and one adult female Asian American patient taken from the VCU Orthodontics Clinic records. Using Dolphin Imaging 3D, the original photographs were digitally altered. The lips in each photograph were moved in increments forward and backwards to produce 5 images (-4mm, -2mm, 0mm, 4mm, 8mm). Only the lips were modified. Each evaluator was asked to rank, from 1 to 5, each collection of photographs where 1 was most preferable and 5 was least preferable. There were a total of 10 survey questions. The survey was administered to 111 Asian Americans, 115 Caucasians, and 389 Orthodontists. Results suggested that all three groups were similar in their assessment. A retrusive lip profile for the Asian male was preferred, and a slightly protrusive lip profile for the Asian female was preferred across all groups. Generally, orthodontists preferred slightly more retrusive lips compared to the other two groups. The groups of evaluators that showed statistical differences were Chinese and Filipino laypersons. Cluster analysis also revealed tremendous variation in the results, giving credence to the belief that individual patient preference should be assessed in addition to understanding social norms

Sustained proliferation in cancer: mechanisms and novel therapeutic targets

Proliferation is an important part of cancer development and progression. This is manifest by altered expression and/or activity of cell cycle related proteins. Constitutive activation of many signal transduction pathways also stimulates cell growth. Early steps in tumor development are associated with a fibrogenic response and the development of a hypoxic environment which favors the survival and proliferation of cancer stem cells. Part of the survival strategy of cancer stem cells may manifested by alterations in cell metabolism. Once tumors appear, growth and metastasis may be supported by overproduction of appropriate hormones (in hormonally dependent cancers), by promoting angiogenesis, by undergoing epithelial to mesenchymal transition, by triggering autophagy, and by taking cues from surrounding stromal cells. A number of natural compounds (e.g., curcumin, resveratrol, indole-3-carbinol, brassinin, sulforaphane, epigallocatechin-3-gallate, genistein, ellagitannins, lycopene and quercetin) have been found to inhibit one or more pathways that contribute to proliferation (e.g., hypoxia inducible factor 1, nuclear factor kappa B, phosphoinositide 3 kinase/Akt, insulin-like growth factor receptor 1, Wnt, cell cycle associated proteins, as well as androgen and estrogen receptor signaling). These data, in combination with bioinformatics analyses, will be very important for identifying signaling pathways and molecular targets that may provide early diagnostic markers and/or critical targets for the development of new drugs or drug combinations that block tumor formation and progression

Hybrid Surface-Enhanced Raman Scattering Substrate from Gold Nanoparticle and Photonic Crystal: Maneuverability and Uniformity of Raman Spectra

[[abstract]]A novel hybrid surface-enhanced Raman scattering (SERS) substrate based on Au nanoparticles decorated inverse opal (IO) photonic crystal (PhC) is presented. In addition to the enhancement contributed from Au nanoparticles, a desired Raman signal can be selectively further enhanced by appropriately overlapping the center of photonic bandgap of the IO PhC with the wavelength of the Raman signal. Furthermore, the lattice structure of the IO PhC provides excellent control of the distribution of Au nanoparticles to produce SERS spectra with high uniformity. The new design of SERS substrate provides extra maneuverability for ultra-high sensitivity sensor applications.[[notice]]補正完

Filtrage à incertitudes stochastiques et bornées : application au diagnostic actif en automobile

National audienceThe problem of filtering applied to automotive diagnostic is studied in this thesis, for linear or nonlinear, discrete-time dynamical systems, in a context of mixed uncertainties, i.e. uncertainties can be stochastic or bounded (in intervals). This context allows us to combine two well-known approaches of filtering: stochastic and set-membership approach. Through this thesis, we show that they complement rather than compete each other. Two models from the automotive industry are used in the applications along the thesis: bicycle vehicle model and suspension model. Mixed filtering methods are first developed and presented in this work, namely Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) and Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), one is dedicated to linear systems and the other to nonlinear systems. The former is based on interval Kalman filter and enhances it by using developed properties and optimization strategy of upper bounds of all admissible covariance matrices belonging to a given interval matrix. The later proposes a general scheme of box particle filter and develops a reinforcement methodology to the likelihood computation, the crucial step of the scheme, to enhance the filter performance. The second part of this thesis is dedicated to fault detection. The previous filters are used and combined with a X^2-based hypothesis testing method with adaptive degrees of freedom, namely Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), to deal with fault detection in linear or nonlinear systems. It is a passive fault detection method enhanced by the adaptive threshold technique in the decision making stage. This method allows the detection of single or multiple additive faults on the sensors. In the last part of this work, a methodology of active diagnosis is developed, that is the ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) using auxiliary signals. This methodology, a preliminary study to the active approach, is limited to single fault detection. However, its contributions are multiple: isolation (localization) and identification (estimation) of the fault, reduction of false alarms and improvement of the state estimation by returning the estimated fault as a feedback signal to the filter used. Our future researches focus specifically on this approach.Le problème du filtrage appliqué au diagnostic automobile est étudié dans ce travail de thèse, pour les systèmes dynamiques linéaires ou nonlinéaires, à temps discret, en contexte d'incertitudes mixtes, c'est-à-dire que les incertitudes peuvent être stochastiques ou bornées (dans des intervalles). Ce contexte permet de combiner deux approches bien connues du filtrage : les approches stochastique et ensembliste. Au travers de cette thèse, nous montrons qu'elles se complètent plutôt qu'elles se concurrencent. Deux modèles issus de l'automobile sont utilisés dans les applications tout-au-long de la thèse. Il s'agit des modèles de véhicule à bicyclette et de suspension. Des méthodes mixtes de filtrage sont tout d'abord développées et présentées dans ce travail : Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) et Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), l'un est dédié aux systèmes linéaires et l'autre aux systèmes nonlinéaires. Le premier se base sur le filtre de Kalman intervalle et l'améliore en utilisant les propriétés développées et la stratégie d'optimisation des bornes supérieures de toutes les matrices de covariances admissibles appartenant à une matrice d'intervalle donnée. Le second propose un schéma général de filtre particulaire ensembliste et développe une méthodologie de renforcement du calcul de la vraisemblance, l'étape cruciale du schéma, pour améliorer la performance du filtre. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à la détection de défauts. Les filtres précédents sont utilisés et combinés à une méthode de test d'hypothèse basée X^2 avec les degrés de liberté adaptatifs, à savoir Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), pour traiter la détection de défauts dans les systèmes linéaires ou nonlinéaires. Il s'agit d'une méthode de détection de défaut passive renforcée par la technique de seuil adaptatif dans l'étape de décision. Cette méthode permet la détection de défauts additifs, simples ou multiples, sur les capteurs. Dans la dernière partie de ce travail, une méthodologie de diagnostic actif est développée, à savoir ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) utilisant des signaux auxiliaires. Cette méthodologie, étude préliminaire à l'approche active, se limite à la détection de défaut simple. Cependant, ses contributions sont multiples : isolement (localisation) et identification (estimation) du défaut, réduction de fausses alarmes et amélioration de l'estimation de l'état en renvoyant le défaut estimé comme un signal de retour au filtre utilisé. Nos futures recherches se concentrent tout particulièrement sur cette approche

Filtrage à incertitudes stochastiques et bornées : application au diagnostic actif en automobile

Le problème du filtrage appliqué au diagnostic automobile est étudié dans ce travail de thèse, pour les systèmes dynamiques linéaires ou nonlinéaires, à temps discret, en contexte d'incertitudes mixtes, c'est-à-dire que les incertitudes peuvent être stochastiques ou bornées (dans des intervalles). Ce contexte permet de combiner deux approches bien connues du filtrage : les approches stochastique et ensembliste. Au travers de cette thèse, nous montrons qu'elles se complètent plutôt qu'elles se concurrencent. Deux modèles issus de l'automobile sont utilisés dans les applications tout-au-long de la thèse. Il s'agit des modèles de véhicule à bicyclette et de suspension. Des méthodes mixtes de filtrage sont tout d'abord développées et présentées dans ce travail : Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) et Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), l'un est dédié aux systèmes linéaires et l'autre aux systèmes nonlinéaires. Le premier se base sur le filtre de Kalman intervalle et l'améliore en utilisant les propriétés développées et la stratégie d'optimisation des bornes supérieures de toutes les matrices de covariances admissibles appartenant à une matrice d'intervalle donnée. Le second propose un schéma général de filtre particulaire ensembliste et développe une méthodologie de renforcement du calcul de la vraisemblance, l'étape cruciale du schéma, pour améliorer la performance du filtre. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à la détection de défauts. Les filtres précédents sont utilisés et combinés à une méthode de test d'hypothèse basée X^2 avec les degrés de liberté adaptatifs, à savoir Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), pour traiter la détection de défauts dans les systèmes linéaires ou nonlinéaires. Il s'agit d'une méthode de détection de défaut passive renforcée par la technique de seuil adaptatif dans l'étape de décision. Cette méthode permet la détection de défauts additifs, simples ou multiples, sur les capteurs. Dans la dernière partie de ce travail, une méthodologie de diagnostic actif est développée, à savoir ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) utilisant des signaux auxiliaires. Cette méthodologie, étude préliminaire à l'approche active, se limite à la détection de défaut simple. Cependant, ses contributions sont multiples : isolement (localisation) et identification (estimation) du défaut, réduction de fausses alarmes et amélioration de l'estimation de l'état en renvoyant le défaut estimé comme un signal de retour au filtre utilisé. Nos futures recherches se concentrent tout particulièrement sur cette approche.The problem of filtering applied to automotive diagnostic is studied in this thesis, for linear or nonlinear, discrete-time dynamical systems, in a context of mixed uncertainties, i.e. uncertainties can be stochastic or bounded (in intervals). This context allows us to combine two well-known approaches of filtering: stochastic and set-membership approach. Through this thesis, we show that they complement rather than compete each other. Two models from the automotive industry are used in the applications along the thesis: bicycle vehicle model and suspension model. Mixed filtering methods are first developed and presented in this work, namely Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) and Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), one is dedicated to linear systems and the other to nonlinear systems. The former is based on interval Kalman filter and enhances it by using developed properties and optimization strategy of upper bounds of all admissible covariance matrices belonging to a given interval matrix. The later proposes a general scheme of box particle filter and develops a reinforcement methodology to the likelihood computation, the crucial step of the scheme, to enhance the filter performance. The second part of this thesis is dedicated to fault detection. The previous filters are used and combined with a X^2-based hypothesis testing method with adaptive degrees of freedom, namely Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), to deal with fault detection in linear or nonlinear systems. It is a passive fault detection method enhanced by the adaptive threshold technique in the decision making stage. This method allows the detection of single or multiple additive faults on the sensors. In the last part of this work, a methodology of active diagnosis is developed, that is the ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) using auxiliary signals. This methodology, a preliminary study to the active approach, is limited to single fault detection. However, its contributions are multiple: isolation (localization) and identification (estimation) of the fault, reduction of false alarms and improvement of the state estimation by returning the estimated fault as a feedback signal to the filter used. Our future researches focus specifically on this approach

Filtrage à incertitudes stochastiques et bornées : application au diagnostic actif en automobile

National audienceThe problem of filtering applied to automotive diagnostic is studied in this thesis, for linear or nonlinear, discrete-time dynamical systems, in a context of mixed uncertainties, i.e. uncertainties can be stochastic or bounded (in intervals). This context allows us to combine two well-known approaches of filtering: stochastic and set-membership approach. Through this thesis, we show that they complement rather than compete each other. Two models from the automotive industry are used in the applications along the thesis: bicycle vehicle model and suspension model. Mixed filtering methods are first developed and presented in this work, namely Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) and Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), one is dedicated to linear systems and the other to nonlinear systems. The former is based on interval Kalman filter and enhances it by using developed properties and optimization strategy of upper bounds of all admissible covariance matrices belonging to a given interval matrix. The later proposes a general scheme of box particle filter and develops a reinforcement methodology to the likelihood computation, the crucial step of the scheme, to enhance the filter performance. The second part of this thesis is dedicated to fault detection. The previous filters are used and combined with a X^2-based hypothesis testing method with adaptive degrees of freedom, namely Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), to deal with fault detection in linear or nonlinear systems. It is a passive fault detection method enhanced by the adaptive threshold technique in the decision making stage. This method allows the detection of single or multiple additive faults on the sensors. In the last part of this work, a methodology of active diagnosis is developed, that is the ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) using auxiliary signals. This methodology, a preliminary study to the active approach, is limited to single fault detection. However, its contributions are multiple: isolation (localization) and identification (estimation) of the fault, reduction of false alarms and improvement of the state estimation by returning the estimated fault as a feedback signal to the filter used. Our future researches focus specifically on this approach.Le problème du filtrage appliqué au diagnostic automobile est étudié dans ce travail de thèse, pour les systèmes dynamiques linéaires ou nonlinéaires, à temps discret, en contexte d'incertitudes mixtes, c'est-à-dire que les incertitudes peuvent être stochastiques ou bornées (dans des intervalles). Ce contexte permet de combiner deux approches bien connues du filtrage : les approches stochastique et ensembliste. Au travers de cette thèse, nous montrons qu'elles se complètent plutôt qu'elles se concurrencent. Deux modèles issus de l'automobile sont utilisés dans les applications tout-au-long de la thèse. Il s'agit des modèles de véhicule à bicyclette et de suspension. Des méthodes mixtes de filtrage sont tout d'abord développées et présentées dans ce travail : Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) et Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), l'un est dédié aux systèmes linéaires et l'autre aux systèmes nonlinéaires. Le premier se base sur le filtre de Kalman intervalle et l'améliore en utilisant les propriétés développées et la stratégie d'optimisation des bornes supérieures de toutes les matrices de covariances admissibles appartenant à une matrice d'intervalle donnée. Le second propose un schéma général de filtre particulaire ensembliste et développe une méthodologie de renforcement du calcul de la vraisemblance, l'étape cruciale du schéma, pour améliorer la performance du filtre. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à la détection de défauts. Les filtres précédents sont utilisés et combinés à une méthode de test d'hypothèse basée X^2 avec les degrés de liberté adaptatifs, à savoir Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), pour traiter la détection de défauts dans les systèmes linéaires ou nonlinéaires. Il s'agit d'une méthode de détection de défaut passive renforcée par la technique de seuil adaptatif dans l'étape de décision. Cette méthode permet la détection de défauts additifs, simples ou multiples, sur les capteurs. Dans la dernière partie de ce travail, une méthodologie de diagnostic actif est développée, à savoir ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) utilisant des signaux auxiliaires. Cette méthodologie, étude préliminaire à l'approche active, se limite à la détection de défaut simple. Cependant, ses contributions sont multiples : isolement (localisation) et identification (estimation) du défaut, réduction de fausses alarmes et amélioration de l'estimation de l'état en renvoyant le défaut estimé comme un signal de retour au filtre utilisé. Nos futures recherches se concentrent tout particulièrement sur cette approche

Filtrage à incertitudes stochastiques et bornées : application au diagnostic actif en automobile

National audienceThe problem of filtering applied to automotive diagnostic is studied in this thesis, for linear or nonlinear, discrete-time dynamical systems, in a context of mixed uncertainties, i.e. uncertainties can be stochastic or bounded (in intervals). This context allows us to combine two well-known approaches of filtering: stochastic and set-membership approach. Through this thesis, we show that they complement rather than compete each other. Two models from the automotive industry are used in the applications along the thesis: bicycle vehicle model and suspension model. Mixed filtering methods are first developed and presented in this work, namely Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) and Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), one is dedicated to linear systems and the other to nonlinear systems. The former is based on interval Kalman filter and enhances it by using developed properties and optimization strategy of upper bounds of all admissible covariance matrices belonging to a given interval matrix. The later proposes a general scheme of box particle filter and develops a reinforcement methodology to the likelihood computation, the crucial step of the scheme, to enhance the filter performance. The second part of this thesis is dedicated to fault detection. The previous filters are used and combined with a X^2-based hypothesis testing method with adaptive degrees of freedom, namely Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), to deal with fault detection in linear or nonlinear systems. It is a passive fault detection method enhanced by the adaptive threshold technique in the decision making stage. This method allows the detection of single or multiple additive faults on the sensors. In the last part of this work, a methodology of active diagnosis is developed, that is the ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) using auxiliary signals. This methodology, a preliminary study to the active approach, is limited to single fault detection. However, its contributions are multiple: isolation (localization) and identification (estimation) of the fault, reduction of false alarms and improvement of the state estimation by returning the estimated fault as a feedback signal to the filter used. Our future researches focus specifically on this approach.Le problème du filtrage appliqué au diagnostic automobile est étudié dans ce travail de thèse, pour les systèmes dynamiques linéaires ou nonlinéaires, à temps discret, en contexte d'incertitudes mixtes, c'est-à-dire que les incertitudes peuvent être stochastiques ou bornées (dans des intervalles). Ce contexte permet de combiner deux approches bien connues du filtrage : les approches stochastique et ensembliste. Au travers de cette thèse, nous montrons qu'elles se complètent plutôt qu'elles se concurrencent. Deux modèles issus de l'automobile sont utilisés dans les applications tout-au-long de la thèse. Il s'agit des modèles de véhicule à bicyclette et de suspension. Des méthodes mixtes de filtrage sont tout d'abord développées et présentées dans ce travail : Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) et Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), l'un est dédié aux systèmes linéaires et l'autre aux systèmes nonlinéaires. Le premier se base sur le filtre de Kalman intervalle et l'améliore en utilisant les propriétés développées et la stratégie d'optimisation des bornes supérieures de toutes les matrices de covariances admissibles appartenant à une matrice d'intervalle donnée. Le second propose un schéma général de filtre particulaire ensembliste et développe une méthodologie de renforcement du calcul de la vraisemblance, l'étape cruciale du schéma, pour améliorer la performance du filtre. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à la détection de défauts. Les filtres précédents sont utilisés et combinés à une méthode de test d'hypothèse basée X^2 avec les degrés de liberté adaptatifs, à savoir Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), pour traiter la détection de défauts dans les systèmes linéaires ou nonlinéaires. Il s'agit d'une méthode de détection de défaut passive renforcée par la technique de seuil adaptatif dans l'étape de décision. Cette méthode permet la détection de défauts additifs, simples ou multiples, sur les capteurs. Dans la dernière partie de ce travail, une méthodologie de diagnostic actif est développée, à savoir ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) utilisant des signaux auxiliaires. Cette méthodologie, étude préliminaire à l'approche active, se limite à la détection de défaut simple. Cependant, ses contributions sont multiples : isolement (localisation) et identification (estimation) du défaut, réduction de fausses alarmes et amélioration de l'estimation de l'état en renvoyant le défaut estimé comme un signal de retour au filtre utilisé. Nos futures recherches se concentrent tout particulièrement sur cette approche

Filtering with stochastic and bounded uncertainties : application to active diagnosis in automotive domain

Le problème du filtrage appliqué au diagnostic automobile est étudié dans ce travail de thèse, pour les systèmes dynamiques linéaires ou nonlinéaires, à temps discret, en contexte d'incertitudes mixtes, c'est-à-dire que les incertitudes peuvent être stochastiques ou bornées (dans des intervalles). Ce contexte permet de combiner deux approches bien connues du filtrage : les approches stochastique et ensembliste. Au travers de cette thèse, nous montrons qu'elles se complètent plutôt qu'elles se concurrencent. Deux modèles issus de l'automobile sont utilisés dans les applications tout-au-long de la thèse. Il s'agit des modèles de véhicule à bicyclette et de suspension. Des méthodes mixtes de filtrage sont tout d'abord développées et présentées dans ce travail : Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) et Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), l'un est dédié aux systèmes linéaires et l'autre aux systèmes nonlinéaires. Le premier se base sur le filtre de Kalman intervalle et l'améliore en utilisant les propriétés développées et la stratégie d'optimisation des bornes supérieures de toutes les matrices de covariances admissibles appartenant à une matrice d'intervalle donnée. Le second propose un schéma général de filtre particulaire ensembliste et développe une méthodologie de renforcement du calcul de la vraisemblance, l'étape cruciale du schéma, pour améliorer la performance du filtre. La deuxième partie de cette thèse est dédiée à la détection de défauts. Les filtres précédents sont utilisés et combinés à une méthode de test d'hypothèse basée X^2 avec les degrés de liberté adaptatifs, à savoir Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), pour traiter la détection de défauts dans les systèmes linéaires ou nonlinéaires. Il s'agit d'une méthode de détection de défaut passive renforcée par la technique de seuil adaptatif dans l'étape de décision. Cette méthode permet la détection de défauts additifs, simples ou multiples, sur les capteurs. Dans la dernière partie de ce travail, une méthodologie de diagnostic actif est développée, à savoir ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) utilisant des signaux auxiliaires. Cette méthodologie, étude préliminaire à l'approche active, se limite à la détection de défaut simple. Cependant, ses contributions sont multiples : isolement (localisation) et identification (estimation) du défaut, réduction de fausses alarmes et amélioration de l'estimation de l'état en renvoyant le défaut estimé comme un signal de retour au filtre utilisé. Nos futures recherches se concentrent tout particulièrement sur cette approche.The problem of filtering applied to automotive diagnostic is studied in this thesis, for linear or nonlinear, discrete-time dynamical systems, in a context of mixed uncertainties, i.e. uncertainties can be stochastic or bounded (in intervals). This context allows us to combine two well-known approaches of filtering: stochastic and set-membership approach. Through this thesis, we show that they complement rather than compete each other. Two models from the automotive industry are used in the applications along the thesis: bicycle vehicle model and suspension model. Mixed filtering methods are first developed and presented in this work, namely Optimal Upper Bound Interval Kalman Filter (OUBIKF) and Reinforced Likelihood Box Particle Filter (RLBPF), one is dedicated to linear systems and the other to nonlinear systems. The former is based on interval Kalman filter and enhances it by using developed properties and optimization strategy of upper bounds of all admissible covariance matrices belonging to a given interval matrix. The later proposes a general scheme of box particle filter and develops a reinforcement methodology to the likelihood computation, the crucial step of the scheme, to enhance the filter performance. The second part of this thesis is dedicated to fault detection. The previous filters are used and combined with a X^2-based hypothesis testing method with adaptive degrees of freedom, namely Adaptive Degrees of Freedom X^2-statistic (ADFC), to deal with fault detection in linear or nonlinear systems. It is a passive fault detection method enhanced by the adaptive threshold technique in the decision making stage. This method allows the detection of single or multiple additive faults on the sensors. In the last part of this work, a methodology of active diagnosis is developed, that is the ADFC-based Active Fault Diagnosis (AFD) using auxiliary signals. This methodology, a preliminary study to the active approach, is limited to single fault detection. However, its contributions are multiple: isolation (localization) and identification (estimation) of the fault, reduction of false alarms and improvement of the state estimation by returning the estimated fault as a feedback signal to the filter used. Our future researches focus specifically on this approach

Active Fault Diagnosis based on Adaptive Degrees of Freedom χ 2 -statistic method

International audienceThis paper is concerned with an active fault diagnosis method is developed based on an adaptive fault detection approach using χ 2-statistics [1]. The system under consideration is linear discrete time-variant with sensor faults in the framework of mixed uncertainties (stochastic noises and bounded uncertainty for parameter matrices). The proposed method enhances the fault detection performance and provides the ability of localization and estimation of the detected fault. It provides also an on-line fault diagnosis with no delay in time instant with the computation time depending only on the computer performance