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J-GLOBAL ID：201702225879675655   整理番号：17A1391619

状態監視と残存耐用年数予測のための分解シグナルの多相モデリング【Powered by NICT】

Multiple-Phase Modeling of Degradation Signal for Condition Monitoring and Remaining Useful Life Prediction

著者 (3件)： Wen Yuxin (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at El Paso, El Paso, TX, USA) ,  Wu Jianguo (Department of Industrial, Manufacturing and Systems Engineering, and Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at El Paso, El Paso, TX, USA) ,  Yuan Yuan (IBM Research, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 66  号： 3  ページ： 924-938  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  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： 残存有効寿命予測は,安全性,アベイラビリティ,および様々な工学システムの効率を確保する上で重要な役割を果たしている。本論文では,予後の分解信号を特性化するための柔軟なBayes多相モデリングアプローチを提案した。事前分布は新しい確率過程で指定されたし,多相モデルは,オンラインモニタリングと予測を容易にするための新しい状態空間モデルに定式化した。成層サンプリングと部分Gibbs標本移動戦略を用いた粒子フィルタリングアルゴリズムは,オンラインモデル更新と残留寿命予測のために開発した。提案した方法の利点は,広範な数値研究と実際の事例研究を通して実証した。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： *多相 ,  確率過程 ,  *モデリング ,  事例研究 ,  定式化 ,  アベイラビリティ ,  *耐用年数 ,  *寿命予測 ,  *予測 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： オンライン ,  粒子フィルタリング ,  状態空間モデル ,  オンライン監視 ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 状態監視 ,  残存 ,  耐用年数予測 ,  分解 ,  シグナル ,  多相 ,  モデリング