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J-GLOBAL ID：201802224863508319   整理番号：18A0093788

一般化回帰ニューラルネットワークに基づくセンサ故障検出【JST・京大機械翻訳】

Sensor Fault Detection Based on General Regression Neural Network

著者 (2件)： Li Zhangzheng (西北工業大学 動力与能源学院,陜西西安,710072) ,  Zhang Yu (西北工業大学 動力与能源学院,陜西西安,710072)
資料名： Tuijin Jishu  (Tuijin Jishu)
巻： 38  号： 9  ページ： 2130-2137  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2162A  ISSN： 1001-4055  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： 航空機エンジン試験における正確な数学モデルの未知のマルチセンサ故障診断問題を研究するために,一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)に基づく故障検出法を採用した。センサ間の制約関係と故障規則を抽出し,多入力多出力GRNNを構築し,センサ出力を推定し,測定値との間の誤差を推定し,閾値と比較して疑わしいセンサを判断し,ニューラルネットワークの中で最小の疑わしいセンサ数を持つGRNNを見つけた。疑わしいセンサの推定信号を再構成信号交差として用いて,他のGRNNを検証した。最後に,疑わしいセンサが最終故障センサとして確認されることが確認された。神経回路網の回帰精度を制御するために,多入力多出力ニューラルネットワークを複数の多入力単一出力ネットワークに分解した。シミュレーション結果は,この方法がセンサ故障検出の実現可能性を示すことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  *ネットワーク ,  シミュレーション ,  神経回路網 ,  故障診断 ,  *センサ ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障検出 ,  *故障 ,  数学モデル
準シソーラス用語： MIMO ,  マルチセンサ ,  航空エンジン ,  *センサ故障 ,  *一般回帰ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Aero engine ,  Sensor ,  Fault detection ,  Fault isolation ,  General regression neural network

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 一般化回帰ニューラルネットワーク ,  センサ故障