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J-GLOBAL ID：201802243051918151   整理番号：18A1940660

線形回帰および数学モデルを用いた損傷データのロバストな故障検出,位置および回復【JST・京大機械翻訳】

Robust fault detection, location, and recovery of damaged data using linear regression and mathematical models

著者 (1件)： Latocha A. (AGH University of Science and Technology, Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering, Krakow, al. Mickiewicza 30, 30-059 Poland)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 24  ページ： 300-306  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： 線形回帰および数学モデルを用いた新しい方法を,損傷データの故障検出,位置および回復(FDIR)のために提案した。線形回帰を用いて,ソースデータからシステムの数学モデルを同定した。この理由のために,本論文は,測定データが期待値と異なるというシステムへの影響がある故障のクラスに焦点を合わせた。ソースデータからの同定の間に開発されたプロセスの数学モデルに基づいて,損傷領域を,故障回復(FR)の提案された再帰アルゴリズムを用いて,事前に位置決めすることができて,著者らは,損傷領域に関する期待値を正確に推定することができた。予測された予測値に基づいて,損傷領域を正確に位置決めすることができて,故障のクラスを推定することができた。本論文では,事前割当領域の部品不完全または損傷データからの故障回復(FR)の自己同調を再発させるための革新的な手法を提案した。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： *ロバスト性 ,  期待値 ,  *故障検出 ,  *数学モデル ,  *故障
準シソーラス用語： 予測値 ,  再帰アルゴリズム ,  *線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 同定 ,  ろ過 ,  推定 ,  モデリング ,  制御

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 線形回帰 ,  数学モデル ,  損傷 ,  ロバスト ,  故障検出 ,  回復