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J-GLOBAL ID：201702232441438909   整理番号：17A1324580

SIエンジン閉ループシステムの故障検出【JST・京大機械翻訳】

Failure detection of closed-loop systems and application to SI engines

著者 (4件)： Deng Lifei (吉林大学通信工程学院,長春,130022) ,  Shi Yaowu (吉林大学通信工程学院,長春,130022) ,  Zhu Lanxiang (長春建筑学院電气信息学院,長春,130604) ,  Yu Dingli (利物浦約翰莫爾大学技術与環境学院,利物浦L35UX)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 47  号： 2  ページ： 577-582  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1016A  ISSN： 1671-5497  CODEN： JDXGAH  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： 既存のエンジン故障検出と隔離方法はすべて開ループ制御に基づいており、閉ループ制御システムでは適用できないため、本論文では、新しい閉ループ制御システムの故障検出と隔離方法を研究した。既存の故障検出方法がエンジンに対して実機テストを行う問題に対して、SIエンジンに対して非線形シミュレーションを行い、エンジンの異なる故障をシミュレーションし、シミュレーション実験によりこの方法の有効性を検証した。人工神経回路網に基づくエンジンモデルを確立し,RBFニューラルネットワークを用いてSIエンジンをモデル化し,ニューラルネットワークモデルの訓練データ収集の欠点を解析し,新しいデータ収集法を提案し,モデル精度を大幅に改善した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障検出 ,  データ収集 ,  シミュレーション ,  *火花点火機関 ,  モデリング ,  フィードフォワード制御 ,  ニューラルネットワーク ,  *閉ループ系 ,  フィードバック制御
準シソーラス用語： 訓練データ ,  神経回路網モデル ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  エンジンモデル ,  実機実験 ,  隔離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： control theory and control engineering ,  fault detection ,  automotive engines ,  closed-loop fault detection ,  independent RBF model

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： SIエンジン ,  閉ループシステム ,  故障検出