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J-GLOBAL ID：201702246180497371   整理番号：17A1645660

コンポーネントごとの期待値最大化アルゴリズムとK平均アルゴリズムに基づく新しい故障診断法【Powered by NICT】

A new fault diagnosis method based on component-wise expectation-maximization algorithm and K-means algorithm

著者 (5件)： Hou Bowen (College of Science, National University of Defense Technology, Fuyuanlu 1, Changsha 410072, PR China) ,  He Zhangming (College of Science, National University of Defense Technology, Fuyuanlu 1, Changsha 410072, PR China) ,  Wang Jiongqi (College of Science, National University of Defense Technology, Fuyuanlu 1, Changsha 410072, PR China) ,  Sun Bowen (College of Science, National University of Defense Technology, Fuyuanlu 1, Changsha 410072, PR China) ,  Zhang Kun (College of Science, National University of Defense Technology, Fuyuanlu 1, Changsha 410072, PR China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DDCLS  ページ： 776-781  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： 本論文では,コンポーネントごと期待値最大化アルゴリズムとk-平均アルゴリズムに基づいて提案した故障診断法と,衛星姿勢決定制御システムの故障診断に適用した。最初に,Gauss混合モデルとその伝統的なパラメータ推定アルゴリズムをレビューした。コンポーネントごと期待値最大化アルゴリズムを用いて,Gauss混合モデルのパラメータ,パラメータ推定の計算の複雑さを低減することができるを推定することである。検出と分離を含む故障診断は,Gauss混合モデル,コンポーネントごと期待値最大化アルゴリズムとk-平均アルゴリズムに基づいて実施した。最後に,従来法と提案した方法は衛星姿勢決定制御システムの故障診断に適用した。シミュレーション結果は,新しい提案した方法が,計算の複雑さを著しく低下させることを示したが,伝統的および新しい方法はほぼ同じ性能。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： パラメータ推定 ,  *アルゴリズム ,  姿勢決定 ,  *故障診断 ,  計算量 ,  制御系 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 推定アルゴリズム ,  Gauss混合モデル ,  *EMアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  統計学  (AB08000H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンポーネント ,  期待値最大化アルゴリズム ,  平均 ,  アルゴリズム ,  故障診断