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J-GLOBAL ID：201702232367050601   整理番号：17A0310283

制約付きKalmanフィルタを用いた雑音の多い状態監視信号に基づいた残りの有効寿命予測【Powered by NICT】

Remaining useful life prediction based on noisy condition monitoring signals using constrained Kalman filter

著者 (5件)： Son Junbo (Department of Industrial and Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53706, USA) ,  Zhou Shiyu (Department of Industrial and Systems Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI 53706, USA) ,  Sankavaram Chaitanya (General Motors Global Research & Development, Warren, MI 48092, USA) ,  Du Xinyu (General Motors Global Research & Development, Warren, MI 48092, USA) ,  Zhang Yilu (General Motors Global Research & Development, Warren, MI 48092, USA)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 152  ページ： 38-50  発行年： 2016年08月 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,雑音を含む状態監視信号に基づく個々のユニットの残存耐用年数(RUL)を予測する統計的予測法を提案した。既存データ駆動予後法の予測精度は,状態監視(CM)信号の変化を正確にモデル化することの能力に依存する。,RUL予測精度は,CM信号におけるランダム雑音の量に依存することが避けられない。信号は大量ランダムノイズにより汚染されている場合,RUL予測は,いくつかのケースで実行不可能になる。この問題を緩和するために,制約付きKalmanフィルタに基づくロバストなRUL予測法を提案した。満足すべき予測精度は信号発展の雑音レベルに関係なく達成できるように,提案した方法は,不等式制約条件集合を受けるCM信号をモデル化した。提案RUL予測法の有利な特徴は,自動車鉛蓄電池からの実世界データを用いた数値研究と事例研究の両方によって実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *耐用年数 ,  *Kalmanフィルタ ,  雑音指数 ,  予測技法 ,  モデリング ,  *雑音 ,  不等式 ,  事例研究 ,  不規則雑音 ,  *監視信号 ,  *制約条件 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *状態監視 ,  予測精度 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 残存有効寿命 ,  状態監視信号 ,  制約付きKalmanフィルタ

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 制約 ,  Kalmanフィルタ ,  雑音 ,  状態監視 ,  寿命予測