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J-GLOBAL ID：201902247211352480   整理番号：19A2311089

LS-SVM支援の小振幅および緩変故障検出とフォールトトレランス法【JST・京大機械翻訳】

LS-SVM assisted fault detection and tolerance method for small-amplitude fault and gradual fault

著者 (5件)： Zhang Chuang (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Zhao Xiubin (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Pang Chunlei (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Feng Bo (空軍工程大学装備管理与无人机工程学院,西安,710051) ,  Gao Chao (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077)
資料名： Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao  (Zhongguo Guanxing Jishu Xuebao)
巻： 27  号： 3  ページ： 415-420  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2764A  ISSN： 1005-6734  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： INS/GNSS統合航法において,従来の残差x2検定法における小振幅突然変異故障と緩変故障検出の効率が悪いという問題を解決するために,最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)支援故障検出とフォールトトレランス法を提案した。二重閾値検出閾値を構築して,観測データの品質を判断して,観測データが汚染されるとき,Kalmanフィルタの残差の代わりにLS-SVMを用いて,フィルタリング利得マトリックスを適応的に調整して,状態推定の汚染を低減した。推定精度と故障検出感度を改善した。シミュレーションの結果は,小振幅の突然変異故障と緩変故障に対して,従来の残差x2検定法と比較して,提案方法は,それぞれ,25%と15%以上の漏れ警報率を低減でき,そして,故障期間のフィルタリング精度は,85%以上改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障検出 ,  状態推定 ,  Kalmanフィルタ ,  フィルタリング ,  残差 ,  *故障 ,  突然変異 ,  *フォールトトレランス ,  警報 ,  利得 ,  品質 ,  GNSS ,  検出能 ,  推定精度
準シソーラス用語： 最小二乗-サポートベクトルマシン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信頼性  (KB04040H) ,  計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 支援 ,  振幅 ,  故障検出 ,  フォールトトレランス