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J-GLOBAL ID：201802262552556412   整理番号：18A0336200

交換システム診断のための時系列データ抽象化とハイブリッドボンドグラフモデルに基づく実時間アルゴリズム【Powered by NICT】

Real time algorithm based on time series data abstraction and hybrid bond graph model for diagnosis of switched system

著者 (3件)： Taktak Mariam (Research Unit on Renewable Energies and Electric Vehicles (RELEV), University of Sfax, Sfax Engineering School (ENIS), Tunisia) ,  Triki Slim (Research Unit on Renewable Energies and Electric Vehicles (RELEV), University of Sfax, Sfax Engineering School (ENIS), Tunisia) ,  Kamoun Anas (Research Unit on Renewable Energies and Electric Vehicles (RELEV), University of Sfax, Sfax Engineering School (ENIS), Tunisia)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 59  ページ： 51-72  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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,急激なパラメトリック故障に対する切換システムの診断を実現する実時間アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,質的診断(QD)の間の相互作用と残留シンクと呼ばれるボンドグラフ(BG)元素から発生する残留信号の定性的傾向分析(QTA)を行うモニタリング成分に基づいている。QTAはオンラインPage-Hinkley試験(PHT)をもつ区分的集約近似(PAA)の組み合わせに基づく残差信号の平均における変化を検出するために適用した。QD法は二段階で行った。最初のオフライン段階では,記号故障シグネチャマトリックス(SFSM)はパラメータ化された時間的因果グラフ(PTCG)から生成する。PTCGはすべてのシステムモードに対して有効とその要素を変換ノードと標識端に統一ハイブリッドボンドグラフ(H BG)モデルから推定した。SFSMマトリックスの各記入はエッジ残留ノードへのラベルの断層パラメータからの初期偏差を伝搬させることによりPTCGモデルを用いて予測した低次特徴に対応する残留記号特徴を与えた。第二オンライン段階では,各残留シンクのための低次時間導関数記号を推定するために線形回帰による傾向抽出は変化検出後に誘発される。続いて,故障分離作業のための段階的類似性測度を提案した。このアプローチの機能はスイッチ1/4自動車アクティブサスペンションシステムを用いたシミュレーションで示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 故障 ,  *ボンドグラフ ,  自動車 ,  類似性 ,  近似法 ,  相互作用 ,  *モデル ,  測度 ,  *アルゴリズム ,  *データ抽象化 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： 故障隔離 ,  変化検出 ,  オンライン ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スイッチシステム ,  ハイブリッドボンドグラフ ,  定性的診断 ,  パラメータ化された時間的因果グラフ ,  区分的集合体近似 ,  Page-Hinkley試験

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 交換システム ,  診断 ,  時系列データ ,  抽象化 ,  実時間 ,  アルゴリズム