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J-GLOBAL ID:201902211533115718   整理番号:19A2181047

ファジィニューラルペトリネットに基づくセンサ故障診断【JST・京大機械翻訳】

Sensor Fault Diagnosis Based on Fuzzy Neural Petri Net
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  ページ: Null  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2044A  ISSN: 1076-2787  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,抵抗歪重み付けセンサの動作安定性を改善し,故障診断におけるファジィ因子を除去することを目的とした。故障診断のためのファジィ技術に基づいて,提案したファジィPetriネットモデルは,センサと改良Petriネットモデルの間の故障論理的関係を使用した。概念に基づく推論のための式をアルゴリズムを用いて提案した。それは,ニューラルネットワーク制御アルゴリズムを遷移可能な着火判断マトリックスと結合した。この式はセンサの動作状態を正確に評価できる。逆推論と最小カット集合理論を組み合わせて,故障の優先度を得て,それはブラインドとあいまいな保全を避けることを助けた。センサモデルを解析し,その精度と妥当性を統計解析と故障診断の他の方法との比較により検証した。Copyright 2018 Jiming Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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システム・制御理論一般  ,  信頼性 
引用文献 (24件):
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