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J-GLOBAL ID：201702221464077358   整理番号：17A0662096

アナログ電子回路の診断と予測のための信号モデルベース故障符号化【Powered by NICT】

Signal Model-Based Fault Coding for Diagnostics and Prognostics of Analog Electronic Circuits

著者 (6件)： Liu Zhenbao (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Liu Taimin (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Han Junwei (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Bu Shuhui (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Tang Xiaojun (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Pecht Michael (Center for Advanced Life Cycle Engineering, University of Maryland, College Park, MD, USA)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 1  ページ： 605-614  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アナログ回路は,産業用システムにおいて広く使用されている,それらの破壊は,システムが異常に動作し,事故を引き起こすもにする可能性がある。状態を監視し,故障を検出し,早期破壊を予測するために,本研究は,刺激された大量試料データと故障分類器を訓練することなく故障診断を行うために後回路応答を監視するための信号モデルベース故障符号化を提案した。回路応答から抽出された多様体特徴は特徴空間であり,断層塩基の群は均一かつ連続的に分布しているにおける故障指示曲線に沿った一つの重要な成分の公称値から少しずつずれと関連している。これら塩基は工場環境に配置されたが,現地運転中に用いることができる。故障符号化は,新しい最適化問題に変換し,最適化された解は,故障検出を実現するための適した故障クラスを代表する故障コードと異なる成分の分離を形成する。断層コード間の比較に基づく故障指標は性能劣化傾向を記述することができる。予測精度を改善するために,歴史的分解データを収集し,事前見本として考慮し,残存耐用性能の予測のための分解過程を追跡するために提案した新しい手本ベース条件付き粒子フィルタ。二アナログフィルタ回路の事例研究は,提案した方法が比較的高い故障診断と予後精度を達成することを示した。著者らの研究の主な利点は二重である:第一は,大量の訓練データがなくても高い診断精度が得られる第二に,予後モジュールを誘発するときはいつでも予後効果は比較的安定であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  故障診断 ,  事例研究 ,  最適化 ,  アナログ回路 ,  多様体 ,  *故障 ,  *符号化
準シソーラス用語： 訓練データ ,  粒子フィルタ ,  予測精度 ,  性能劣化 ,  特徴空間 ,  故障分類 ,  *信号モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： アナログ電子回路 ,  診断 ,  予測 ,  モデルベース ,  故障 ,  符号化