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J-GLOBAL ID：201702289948383520   整理番号：17A0362540

FESeRシステム状態監視のためのセンサ信頼性を強化するためのデータ駆動型フレームワーク【Powered by NICT】

FESeR: A data-driven framework to enhance sensor reliability for the system condition monitoring

著者 (3件)： Liu Liansheng (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Peng Yu (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Liu Datong (School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China)
資料名： Microelectronics Reliability  (Microelectronics Reliability)
巻： 64  ページ： 681-687  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0530A  ISSN： 0026-2714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 収集したシステム情報は主に種々のタイプのセンサを利用して実施されている状態監視(CM)に重要である。,センサの信頼性は,CMの評価結果に直接影響する。センサ信頼性を強化するためのデータ駆動型フレームワークの1つのタイプは,本論文で実現した。具体的には,センサ選択法とデータ異常検出の組み合わせは,情報理論とカーネル主成分分析(KPCA)により達成された。システムCMに対してより価値のある情報を提供することができるセンサを選択した。センサ間の相関は,相互情報量により解析した。最後に,データ異常検出はセンサデータセットとKPCA(カーネル主成分分析)間の相関を利用して行った。有効性を米国航空宇宙局Ames研究センターからのセンサデータセットを用いて証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 米国航空宇宙局 ,  *信頼性 ,  情報理論 ,  相互情報量 ,  *センサ
準シソーラス用語： 異常検出 ,  センサ選択 ,  *データ駆動 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 状態監視 ,  相互情報 ,  カーネル主成分分析 ,  異常検出 ,  センサ選択

分類 (1件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 状態監視 ,  強化 ,  データ駆動 ,  フレームワーク