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J-GLOBAL ID：201702264396805181   整理番号：17A1651223

遠隔測定データに基づくパラメータモデルを用いたUAVエンジン故障と診断【Powered by NICT】

UAV engine fault and diagnosis with parameter models based on telemetry data

著者 (5件)： Fan Huanzhen (Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management) ,  Fang Hongzheng (Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management) ,  Dong Yunfan (Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management) ,  Shi Hui (Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management) ,  Ren Shuai (Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PHM (Harbin)  ページ： 1-6  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： 時間で扱わなければシステムの安定性に影響する外部ループにおける決定の失敗から外部ループU AVシステムのためのフィードバックと制御を行うために時間がかかる。大きなヒステリシス遅延複雑系として,マスター艇条件テレメトリと遠隔データにU AVのための唯一の方法である。UAVの予知と健全性管理(PHM)技術は,予測,監視,及び先端センサー統合,実時間テレメータダウンリンクデータ,および種々のアルゴリズムとインテリジェントモデルを用いてU AVの条件を管理することである。遠隔測定データに基づき,実際の工学的応用要求と組み合わせたU AV,本論文では,典型的な故障モードを分析し,三U AV典型的な故障検出モデル,粒子フィルタ,K-平均クラスタ,多層パーセプトロンニューラルネットワークなどを確立した。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： *遠隔測定 ,  クラスタ ,  *故障 ,  アルゴリズム ,  故障モード ,  ヒステリシス ,  故障検出 ,  健全性
準シソーラス用語： 多層パーセプトロンニューラルネットワーク ,  粒子フィルタ ,  実時間 ,  複雑系 ,  *パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 航空機  (QK06000K) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遠隔測定 ,  パラメータモデル ,  UAV ,  故障 ,  診断