文献

J-GLOBAL ID：201702211098219695   整理番号：17A0858393

小試料の条件のもとでのリレーに基づくサブシステムのための蓄積信頼性の評価法【Powered by NICT】

Evaluation methods of storage reliability for relay based subsystems under the conditions of small samples

著者 (5件)： Ye Xuerong (Harbin Institute of Technology) ,  Lin Yigang (Harbin Institute of Technology) ,  Fu Rao (Harbin Institute of Technology) ,  Dong Baoxu (Harbin Institute of Technology) ,  Zhai Guofu (Harbin Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RAMS  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 貯蔵環境条件の影響による成分性能劣化は,システム性能の劣化を引き起こす。小試料の条件のもとでのリレーベースサブシステム(RBS)の貯蔵信頼性を評価するために本論文で提案した新しい評価法。法の実用的な実装は,有効性を明らかにするために行った。では,RBSの出力の貯蔵分解に導く感受性成分はシミュレーションに基づく回路解析により決定した。試験RBSと同様に試験リレーの分解データは貯蔵加速劣化試験によって観察された。これら試験リレーのランダムサンプリングにより,10,000仮想RBSを構築した。サンプル継電器のSimulinkシミュレーションと観察された試験データに基づいて,これらの仮想RBSの分解データは事前情報,それによって,ハイパーパラメータの事前推定は期待値最大化(EM)アルゴリズムに基づいて得られたとして発生させた。単一試験RBSでハイパーパラメータの事後推定を計算するために研究したBayes理論に基づく式,RBSの分解データ分布パラメータの事後期待値を計算した。最後に,点推定および下限信頼限界の両方のRBSの信頼性曲線は終了時に採取し,示した。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： 信頼限界 ,  無作為抽出 ,  回路解析 ,  Bayes推定 ,  シミュレーション ,  *信頼性 ,  期待値 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  ハイパーパラメータ ,  加速劣化試験 ,  *継電器 ,  性能劣化 ,  *評価法 ,  *サブシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 試料 ,  リレー ,  サブシステム ,  蓄積 ,  評価法