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J-GLOBAL ID：201902229347139322   整理番号：19A1997106

劣化データ駆動シリンダの残留寿命のオンライン予測【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Li Feng (火箭軍工程大学二系 西安,710025) ,  Yuan Zhikai (火箭軍工程大学二系 西安,710025) ,  He Zhenxin (火箭軍工程大学二系 西安,710025) ,  Wang Zhaoqiang (火箭軍工程大学三系 西安,710025)
資料名： Zhendong Ceshi Yu Zhenduan  (Zhendong Ceshi Yu Zhenduan)
巻： 39  号： 3  ページ： 577-581  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2749A  ISSN： 1004-6801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 気筒信頼性研究における残留寿命予測の問題を目的として,劣化経路に基づくシリンダの残留寿命予測の方法を提案した。Wienerプロセスに基づくシリンダ劣化モデルの確立に基づいて,劣化経路決定の下のシリンダの残留寿命の確率密度関数解析式を推論し,そして,融合Bayes推定および期待値最大化アルゴリズムに基づくオンライン推定方法を,提案し,そして,シリンダの残留寿命のオンライン予測を,実現した。この方法の有効性を,シリンダ性能劣化実験データによって検証した。同じ方法と比較して,小さなサンプルの場合,提案方法は,シリンダの残留寿命を正確に予測し,予測の不確実性を,より正確に予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シリンダ ,  信頼性 ,  *予測 ,  不確実性 ,  寿命予測 ,  Bayes推定 ,  確率密度関数 ,  有効性
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  EMアルゴリズム ,  劣化モデル ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 駆動シリンダ ,  残留 ,  寿命 ,  オンライン ,  予測