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J-GLOBAL ID：201702269217026301   整理番号：17A1631004

予測Bayes Cramer-Raoの限界に基づく予後アルゴリズム設計【Powered by NICT】

Prognostic Algorithms Design Based on Predictive Bayesian Cramer-Rao Lower Bounds ^* * This work has been partially supported by FONDECYT Chile Grant Nr. 1170044, CONICYT PIA Project ACT1405, and the Advanced Center for Electrical and Electronic Engineering, Basal Project FB0008.

著者 (2件)： Acuna David E. (Department of Electrical Engineering, Faculty of Mathematical and Physical Sciences, University of Chile, Av. Tupper 2007, Santiago, Chile) ,  Orchard Marcos E. (Department of Electrical Engineering, Faculty of Mathematical and Physical Sciences, University of Chile, Av. Tupper 2007, Santiago, Chile)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 4719-4726  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 故障予後診断の分野では,システム状態は,典型的に,時間におけるその将来の発展は,プロセスの健康状態に顕著に影響し,特定の時間の瞬間において臨界破壊に生じるかもしれない重要な変数に関連した-典型的に時間の破壊(ToF)と呼ばれる。確率的運転プロファイルを持つ非線形,非Gauss,システムの故障の確率を推定しようとする場合,粒子フィルタリングのようなBayesプロセッサに基づく予後フレームワークは,それらの効率を実証した。しかし,症例においてさえも,得られた結果の有効性を測定するかは不明である。この目的のために,適切な性能測定基準を確立する必要がある最初のものであり,予後管理および健康管理(PHM)群集はまだ適切な性能指標を提供するのに役立つ可能性があることを説得力のある理論を認められなかった。予後問題の厳密な数学的定義に注目し,測定データとモデル動力学への条件付き予測状態平均二乗誤差(MSE)のためのBayes Cramer-Raoの限界に基づく新しい性能計量を定義することにより,この問題の解決に向けての第一段階である。さらに,予後アルゴリズムのパラメータを調整することを目的とした階層的手法を設計するためにこれらの性能メトリックスを利用得られた結果の精度は,これらの基本的な限界を破らないことを保証する。この新しいメトリックはリチウムイオン電池の健全状態モニタリングの問題のための予後アルゴリズムの設計に適用した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： リチウムイオン電池 ,  *アルゴリズム ,  演算プロセッサ ,  *予測 ,  健康管理 ,  故障
準シソーラス用語： ホップ数 ,  メトリックス ,  平均二乗誤差 ,  性能指標 ,  性能測定 ,  粒子フィルタリング ,  健康状態 ,  予後診断 ,  *アルゴリズム設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Bayes Cramer Rao下界 ,  予測 ,  健康管理 ,  性能計量 ,  予後アルゴリズムの設計 ,  の崩壊時刻 ,  電池健康状態

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測 ,  Cramer-Raoの限界 ,  予後 ,  アルゴリズム設計