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J-GLOBAL ID:201702250239170552   整理番号:17A1352545

初期故障検出:アクチュエータシステムへの応用を有する粒子フィルタリング法【Powered by NICT】

Incipient failure detection: A particle filtering approach with application to actuator systems
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: ICCA  ページ: 64-69  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)
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ブラシレスDC電動機巻線故障に対する異常検出器の背景,シミュレーションおよび実験的評価は,航空機電気機械式アクチュエータ(EMA)の適用のコンテクストの中で本論文で述べた。内部故障モードと影響解析(FMEA)研究から得られた結果は,破壊の主要メカニズム,あるいはモード,ターン間巻線故障を同定した。同定された故障のためのモデルを開発するために用い物理欠陥機構を提示した。,実験試験手順は,モデルを検証するために考案し,実施した。さらに,断層モデルによる同定とH ilbert変換理論を用いて導出,診断特徴はいくつかの断層寸法のためのシステムモデルと実験データを用いて検証した。次に,特徴抽出ルーチンモニタリングパラメータを前処理すると粒子フィルタに得られた特徴を通過した。Bayes推定理論に基づいて,粒子フィルタは,計算効率の高い方法における不確実性の表現と管理を可能にした。指定された信頼レベルは,与えられた誤警報率で達成される場合にのみ得られた異常検出ルーチンは,断層を宣言。最後に,異常検出器の実時間性能をLabVIEWを用いて評価した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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