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J-GLOBAL ID：201302271671369015   整理番号：13A1517722

経験的モード分解および管理した要因グラフに基づく宇宙飛行体障害診断

Spacecraft fault diagnosis based on empirical mode decomposition and directed factor graph

著者 (3件)： Shen Yi (School of Astronautics,Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Zhang Xiaolei (School of Astronautics,Harbin Inst. of Technol., Harbin) ,  Wang Zhenhua (School of Astronautics,Harbin Inst. of Technol., Harbin)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 1  ページ： 19-24  発行年： 2013年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： モデル不確実性に基づくセンサー信号および記述障害伝播の障害特徴抽出において,ノイズ除去の問題を解決するために,本論文は,経験的モード分解(EMD)および管理した要因グラフ(DFG)に基づいて新規な障害診断アプローチを示した。EMD方法は多くの固有のモード機能(IMF)構成要素にセンサー出力信号を分析するために使用して,信号に基づく判定基準がIMFの二つ隣接の零-交差部の間で試すブロックエネルギーは,役立つ信号とノイズを区別するために提案した。システム構成要素の間で,モデル不確実性に基づき確率論の推論を通しての障害診断のための基準として因果関係関係をモデル化するために,誘導した要因グラフを使用した。提案した方法の実現可能性および有効性を示す事例研究として,宇宙飛行体パワーシステムの電力供給モジュールを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *周波数解析 ,  固有モード ,  宇宙飛行体 ,  故障診断 ,  電力系統 ,  成分 ,  雑音低減 ,  モジュール ,  実現可能性
準シソーラス用語： ノイズ除去 ,  パワーシステム ,  *経験的モード分解 ,  構成要素 ,  障害診断

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経験的モード分解 ,  要因 ,  グラフ ,  宇宙飛行体 ,  障害診断