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J-GLOBAL ID：201502218591420840   整理番号：15A1214692

小サンプル環境に基づく特徴部分空間推定の故障診断アルゴリズム【Powered by NICT】

Fault Diagnosis Algorithm of Based Feature Subspace Estimation in Small Sample Circumstance

著者 (3件)： Hou Yandong (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Henan, Kaifeng) ,  Yan Zhiyu (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Henan, Kaifeng) ,  Jin Yong (Inst. of Image Processing and Pattern Recognition, Henan Univ., Henan, Kaifeng)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 6  ページ： 825-829  発行年： 2015年 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  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： ロバスト共分散行列を主成分分析における不十分な試料のために得ることができないという問題点を解決するために,共分散行列をCS分解Bayes空間推定の考え方を導入することにより,特徴部分空間推定問題に変換した。最初に,SPE(squard予測誤差)統計的しきい値と破壊モード特徴部分空間行列ライブラリーをオフラインPCAを用いた歴史的データの多数を用いて確立した。オンラインシステムにおける異常状態が存在する場合,故障データの小サンプルのみがある環境の効果のために得ることができた。しかし,特徴部分空間マトリックスは小サンプルデータを用いて得ることができる。特徴部分空間と破壊モード部分空間間の類似性を比較することにより完了した故障診断。最後に,本方法の実現可能性と有効性をシミュレーションにより検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  ロバスト性 ,  破壊モード ,  *故障診断 ,  *故障 ,  主成分分析 ,  オンラインシステム ,  予測誤差
準シソーラス用語： オフライン ,  共分散行列 ,  *診断アルゴリズム ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： サンプル ,  環境 ,  特徴部分 ,  推定 ,  故障 ,  診断アルゴリズム