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J-GLOBAL ID：201802231912345545   整理番号：18A1940820

微分幾何学と並行学習法を用いた動的システムのための故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault Detection for Dynamical Systems using Differential Geometric and Concurrent Learning Approach

著者 (2件)： Chakraborty I. (Electricity Infrastructure and Buildings Division, Pacific Northwest National Laboratory, USA) ,  Vrabie D. (Electricity Infrastructure and Buildings Division, Pacific Northwest National Laboratory, USA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 24  ページ： 1395-1402  発行年： 2018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： 本論文では,データ駆動同時学習による可観測性共分布の微分幾何学的概念をもたらす故障同定と推定手法を提示した。未知の擾乱の存在における故障を同定するために,擾乱とシステム故障の影響が分離できる部分空間を見出すために,座標変換を設計するために微分幾何学的手法を用いた。次に,一定故障の大きさを推定するために同時学習を用いた。球状振り子動力学に対する故障分離へのアプローチを説明した。Lyapunov安定性解析を用いて,同時学習による故障推定が実際の故障値に収束することを示し,次に,回復制御装置の設計を例示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *微分幾何学 ,  *動的系 ,  *故障検出 ,  *学習 ,  座標変換 ,  可観測性 ,  *故障 ,  制御装置 ,  振り子
準シソーラス用語： 故障推定 ,  Lyapunov安定性 ,  故障隔離 ,  部分空間 ,  システム障害 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 故障検出 ,  診断 ,  微分幾何学的方法 ,  コンカレント学習 ,  データ駆動アプローチ

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 微分幾何学 ,  並行 ,  動的システム ,  故障検出