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J-GLOBAL ID：201702259920831718   整理番号：17A0204398

航空宇宙機器の一般的故障診断システムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on General Fault Diagnosis System of Aerospace TT&C Network Equipment

著者 (5件)： Du Ying (Xiamen TT&C Station,Xi’an Satellite Control Center) ,  Zhou Haidong (Xiamen TT&C Station,Xi’an Satellite Control Center) ,  Hu Shaolin (Xiamen TT&C Station,Xi’an Satellite Control Center) ,  Wang Fei (Xiamen TT&C Station,Xi’an Satellite Control Center) ,  Peng Junjie (Xiamen TT&C Station,Xi’an Satellite Control Center)
資料名： Zai Ren Hangtian  (Zai Ren Hangtian)
巻： 22  号： 5  ページ： 613-618  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3048A  ISSN： 1674-5825  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： 航空宇宙測定装置の故障診断システムの汎用性が悪く、知識獲得能力が不足し、推理効率が低いなどの問題を解決するため、二分木故障ツリーに基づく航空宇宙機器の汎用故障診断システムを提案し、汎用システムの体系構造、可視化二分木の設計モデルと生成プロセスを分析した。本論文は,一般的診断システムの知識獲得方法と推論機構について議論した。知識ベースは可視化二分木故障ツリーに基づき、最小カットセットの自動求解と知識の自動変換により、診断知識を有効に獲得できる。推論エンジンは,前向き推論機構と段階的事象重要度に基づく二次推論モデルを採用して,推論効率を効果的に向上させることができた。このシステムの有効性を,航空機搭載航空機の故障診断における応用によって検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 知識ベース ,  *故障診断 ,  可視化 ,  *故障 ,  カットセット ,  汎用性 ,  知識獲得 ,  推論マシン ,  計測器 ,  航空機 ,  二分木 ,  航空機搭載 ,  設計モデル
準シソーラス用語： *診断システム ,  *航空宇宙 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fault diagnosis ,  general system ,  aerospace TT&C ,  Binary Fault Tree ,  Minimal Cut Sets ,  knowledge acquisition

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 航空宇宙 ,  故障診断 ,  研究