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J-GLOBAL ID：201802276305573203   整理番号：18A0079178

マルチソース情報特徴融合に基づく降着装置油圧収縮システムの故障診断と健全性評価【Powered by NICT】

Fault Diagnosis and Health Assessment of Landing Gear Hydraulic Retraction System Based on Multi-source Information Feature Fusion

著者 (3件)： Liu Kuijian ,  Feng Yunwen ,  Xue Xiaofeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SDPC  ページ： 321-327  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 単一信号は十分な故障情報を提供することができない問題を解決するために,核融合診断のためのマルチセンサ信号の直接使用は診断効率を低減する重い計算を導くであろうが,マルチソース情報特徴融合法を提案した。積層ノイズ除去オートエンコーダ(SDAE)を用いて,マルチソース信号の時間領域特徴の抽象的特徴を抽出するために,局所性保存投影(LPP)は,特徴融合を完了するために寸法減少に使用されている。最後に,融合した低次元特徴は,降着装置油圧収縮システムの典型的な故障モードの故障検出と故障点標定を実現するためにサポートベクトルマシン(SVM)への入力として作用する。初期断層上の閉ループシステムの阻害効果についても考察した。,アクチュエータの漏れ故障の漸進的劣化を考慮した提案した健全性評価法。結果は,提案した方法は,任意の単一信号結果より正確で信頼できることを示した。ヘルスアセスメントのモデルは,アクチュエータの内部漏れ重症度を与えることができる。本論文の意義は,降着装置油圧収縮システムの故障診断と健全性評価の実現可能なアイデアを提供することである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アクチュエータ ,  故障モード ,  *油圧 ,  *故障 ,  局所性 ,  故障点標定 ,  *故障診断 ,  *降着装置 ,  閉ループ系 ,  サポートベクトルマシン ,  雑音低減
準シソーラス用語： 時間領域 ,  マルチセンサ ,  *健全性評価 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データ保護  (JD01020V) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチ ,  ソース ,  特徴融合 ,  降着装置 ,  油圧 ,  収縮 ,  故障診断 ,  健全性評価