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J-GLOBAL ID:201902224530590170   整理番号:19A2217355

データ駆動確率的部分空間同定のためのデータ検査と雑音除去法【JST・京大機械翻訳】

Data Inspecting and Denoising Method for Data-Driven Stochastic Subspace Identification
著者 (4件):
資料名:
巻: 2018  ページ: Null  発行年: 2018年 
JST資料番号: W2039A  ISSN: 1070-9622  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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データ駆動確率的部分空間同定(DATA-SSI)は,その高い安定性と精度のために,しばしばブリッジモードパラメータ同定に適用される。しかし,異常データと雑音成分の存在は,DATA-SSIの同定結果を信頼できない。ブリッジモードパラメータの信頼できる同定結果を達成するために,探索的データ解析(EDA)と形態学的フィルタ(MF)に基づくデータ検査とノイズ除去方法を,DATA-SSIのために提案した。最初に,EDAを採用して,機能不全センサから測定されたデータを取り除くためのデータ品質を検査した。次に,自動構造要素(SE)サイズ決定技術に沿ったMFを採用して,雑音成分を抑制した。最後に,DATA-SSIと安定化図を適用して,ブリッジモードパラメータを同定し,示した。モデルブリッジと実際のブリッジを用いて,提案した方法の有効性を検証した。元のデータと改良データの同定結果の比較を行った。結果は,改良データによって得た同定結果がより正確で,安定で,信頼できることを示した。Copyright 2018 Xiaohang Zhou et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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