文献

J-GLOBAL ID：201702246594846531   整理番号：17A0984840

自律型無人潜水機のためのフラクタル特徴と多重解像度ウェーブレット分解に基づく推進機障害識別

Thruster fault identification based on fractal feature and multiresolution wavelet decomposition for autonomous underwater vehicle

著者 (5件)： LIU Weixin (Harbin Engineering Univ., Harbin, CHN) ,  WANG Yujia (Harbin Engineering Univ., Harbin, CHN) ,  YIN Baoji (Harbin Engineering Univ., Harbin, CHN) ,  LIU Xing (Harbin Engineering Univ., Harbin, CHN) ,  ZHANG Mingjun (Harbin Engineering Univ., Harbin, CHN)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part C. Journal of Mechanical Engineering Science)
巻： 231  号： 13  ページ： 2528-2539  発行年： 2017年07月 
JST資料番号： H0720A  ISSN： 0954-4062  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： フラクタル特徴法を用いて自律型無人潜水機の推進機の障害識別を行う場合には,以下の問題がある。すなわち,推進機の故障を同定できないとか,同定したとしても同定誤差が大きいとか,同定しても繰り返し実験の結果と一致しない,などである。本手法は,これらの分析を基に,その原因を解決するものであり,未知の推進機障害を持った自律型無人潜水機のためのウェーブレット分解同定法を統合した改良フラクタル特徴法である。プールでの実験結果で,本法がフラクタル特徴法に基づくものより,優れた性能を示すことが分かった。そして,同じ条件,同じパラメータでの繰返し実験においても,同定結果が一致していることにより,本手法の有効性を検証した。

シソーラス用語： *海洋ロボット ,  フラクタル ,  分解能 ,  分離 ,  *内燃機関 ,  *認識 ,  研究
準シソーラス用語： ウェーブレット分解 ,  フラクタル形状 ,  *自律型無人潜水機 ,  実験的研究 ,  *障害識別 ,  *推進機関 ,  多重解像度

分類 (1件)： 海洋開発用機器  (QE05010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 自律型無人潜水機 ,  フラクタル ,  多重解像度 ,  ウェーブレット分解 ,  推進 ,  障害識別