文献

J-GLOBAL ID：201802226512372225   整理番号：18A1144789

決定論的学習による入口歪を持つ航空機エンジンの失速警報方式【JST・京大機械翻訳】

A Stall Warning Scheme for Aircraft Engines With Inlet Distortion via Deterministic Learning

著者 (3件)： Lin Peng (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Wang Cong (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Chen Tianrui (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 26  号： 4  ページ： 1468-1474  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  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： 入口流れ不均一性(入口歪)は,失速擾乱の過渡的挙動に影響し,航空機エンジンにおける圧縮システム不安定性を引き起こす。失速警報は不安定性の発生を避けるためのアプローチを提供する。本論文では,最近開発された高次歪モデルに基づいて,決定論的学習(DL)アルゴリズムを用いた失速警報方式を,入口歪を有する航空機エンジンのために提案した。高次歪モデルは試験装置の失速開始の過渡挙動を捉えることができ,失速警報の解析に適している。最初に,正常および失速開始の基礎となるシステムダイナミックスを,DLを通して局所的に正確に近似した。システムダイナミックスの得られた知識は,一定動径基底関数(RBF)ネットワークに保存される。第二に,推定器のバンクを,保存された定数RBFネットワークを用いて構築し,学習の正常および失速開始パターンを表現した。各推定器をテストシステムと比較することによって,残差の平均L_1ノルムを,試験システムと学習パターンの間の動的差異の測度として採用した。初期警報信号としての失速開始の発生は,最小残留原理に従って迅速に検出できる。最後に,数値シミュレーション結果を与えて,失速警報方式の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノルム ,  不安定性 ,  不均一性 ,  *学習 ,  *警報 ,  残差 ,  *失速 ,  試験装置 ,  測度 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  システムダイナミックス
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *航空エンジン ,  *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ガスタービン  (PB02040Y) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  航空機の運動性・安定性・操縦性  (QK02040A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  入口 ,  歪 ,  航空機エンジン