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J-GLOBAL ID：201702228441952064   整理番号：17A1651136

神経回路網とファジィ分類に基づく航空宇宙ペイロードの健康状態モニタ【Powered by NICT】

Health status monitor of aerospace payload based on neural network and fuzzy classification

著者 (4件)： Bai Xue (Technology and Engineering Center for Space Utilization, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Wei (Technology and Engineering Center for Space Utilization, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Jia Xin-Jian (Technology and Engineering Center for Space Utilization, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Gong (Technology and Engineering Center for Space Utilization, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PHM (Harbin)  ページ： 1-5  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： 航空宇宙ペイロードはそのライフサイクル中の統合,試験,貯蔵,輸送,打上げと軌道上運用を経験する。長寿命サイクルのために,期間中の長期安定運転を保証されるべきである。地上応用機器と比較して,軌道上ペイロードであるタイムリーな維持を得るために困難である。軌道上ペイロードは人的チェックできないので,試験点データと観測点データによりその状態を同定できるだけである。本論文では,長期軌道装置の安定性を保証するために提案したファジィ分類とニューラルネットワークに基づく軌道上ペイロードの健康状態を監視する方法。試験点データと観測点データ入力としてペイロードからの戻り,と出力として軌道上ペイロードの状態を選択した。ファジィニューラルネットワークは,その寿命におけるペイロードの健康状態を評価するために使用される:正常状態,性能劣化状態,または機能障害状態。航空宇宙ペイロードは,性能劣化状態にあるとき,軌道上ペイロードの情報は,システム性能の劣化の程度を評価し,健康状態を把握した。健康状態モニタは,PHM(予測と健康管理)をより知的に,システム故障は早期診断,予防と治療を得ることができる。ペイロード保守のコストを削減し,軌道上ペイロードの寿命の長さを増加させることができる。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： *監視装置 ,  *神経回路網 ,  早期診断 ,  機能障害 ,  ライフサイクル ,  予測 ,  *ペイロード ,  ニューラルネットワーク ,  保全 ,  健康管理 ,  ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  *健康状態 ,  *航空宇宙 ,  *ファジィ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経回路網 ,  ファジィ分類 ,  航空宇宙 ,  ペイロード ,  健康状態 ,  モニタ