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J-GLOBAL ID：201702285905245692   整理番号：17A1924315

非同期IMM融合フィルタに基づくネットワーク化システムの故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis for Networked Systems By Asynchronous IMM Fusion Filtering

著者 (4件)： Hu Yanyan (北京科技大学自動化学院北京市工業波譜成像工程技術研究中心 北京 100083) ,  Jin Zengwang (北京科技大学自動化学院北京市工業波譜成像工程技術研究中心 北京 100083) ,  Xue Xiaoling (北京科技大学自動化学院北京市工業波譜成像工程技術研究中心 北京 100083) ,  Sun Zhangyin (東南大学自動化学院 南京 210096)
資料名： Zidonghua Xuebao  (Zidonghua Xuebao)
巻： 43  号： 8  ページ： 1329-1338  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2134A  ISSN： 0254-4156  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： ランダムなパケット損失を伴う非同期マルチセンサネットワーク化システムに対して,ネットワーク化非同期相互作用多重モデル(IMM)融合フィルタに基づく故障診断法を提案した。異なるセンサのチャネルが異なるパケット損失確率を持つ場合を考慮して,未知の故障振幅を拡張システムの状態と見なし,提案したネットワーク化IMM融合フィルタを用いて,システムの正常モデルと種々の故障モデルから成るモデルセットをフィルタリングした。モデルの確率に基づいて,故障検出と位置決めを行い,同時に,故障振幅とシステム状態の結合推定を得た。提案した方法は,従来のIMM故障診断法モデルの設計における故障サイズを決定することが困難であり,任意のサンプリング速度と任意の初期サンプリング時間を有する非同期マルチセンサネットワークシステムに適しており,複数センサの情報を融合することにより故障診断の正確さを向上させることができる。シミュレーション例により,提案した方法の実現可能性と有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パケット損失 ,  チャネル ,  *フィルタ ,  *故障 ,  シミュレーション ,  故障検出 ,  フィルタリング ,  *故障診断 ,  センサ
準シソーラス用語： サンプリング速度 ,  故障モデル ,  マルチセンサ ,  *ネットワーク化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Fault diagnosis ,  networked systems ,  asynchronous fusion ,  interacting multiple model (IMM) filtering

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非同期 ,  融合 ,  故障診断