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J-GLOBAL ID：201702263976677517   整理番号：17A1263170

不均一サンプリングハイブリッドシステムのための反復学習故障診断アルゴリズム【Powered by NICT】

Iterative learning fault diagnosis algorithm for non-uniform sampling hybrid system

著者 (3件)： Tao Hongfeng (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry U+0028 Ministry of Education U+0029, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) ,  Chen Dapeng (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry U+0028 Ministry of Education U+0029, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) ,  Yang Huizhong (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry U+0028 Ministry of Education U+0029, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)
資料名： IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica  (IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica)
巻： 4  号： 3  ページ： 534-542  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2424A  ISSN： 2329-9266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： アクチュエータ故障と有界外乱のある不均一出力サンプリングハイブリッドシステムのクラスに対して,反復学習故障診断アルゴリズムを提案した。第1に,すべての連続出力サンプリングの瞬間の間のシステムの故障の影響を測定するために,実際の故障関数は積分平均値定理を用いて等価故障モデルを得るために変換した,不均一サンプリングハイブリッドシステムは,出力遅延法に基づく時変遅延を持つ連続系に変換される。その後,仮想断層と観測器に基づく故障診断フィルタは等価故障を推定するために設計されており,反復学習制御アルゴリズムは,いくつかの反復学習試行後の実際の等価故障を近似する繰り返し仮想断層を更新するために選択されるので,このアルゴリズムは,システムの故障を検出し,推定することができる。異なるタイプの欠陥を有する電気機械制御システムモデルのシミュレーション結果は,このアルゴリズムの実現可能性と有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連続系 ,  シミュレーション ,  観測装置 ,  *アルゴリズム ,  *故障診断 ,  *故障 ,  フィルタ ,  制御系
準シソーラス用語： 制御アルゴリズム ,  時変遅れ ,  アクチュエータ故障 ,  *診断アルゴリズム ,  *反復学習 ,  *ハイブリッドシステム ,  *不均一サンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不均一サンプリング ,  ハイブリッドシステム ,  反復学習 ,  故障 ,  診断アルゴリズム