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J-GLOBAL ID：201902281865225058   整理番号：19A1586742

安全臨界システムのためのデータ駆動予測アルゴリズムの概念と実行【JST・京大機械翻訳】

Conception and implementation of a data-driven prognostics algorithm for safety-critical systems

著者 (4件)： Elattar Hatem M. (Information System Department, Faculty of Computers and Information Sciences, Mansoura University, Mansoura, Egypt) ,  Elattar Hatem M. (Obour city, Cairo, Egypt) ,  Elminir Hamdy K. (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Kafr Elshiekh University, Kafr Elshiekh, Egypt) ,  Riad A. M. (Information System Department, Faculty of Computers and Information Sciences, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 23  号： 10  ページ： 3365-3382  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑なエンジニアリングシステムは,センサでは測定できない内部の耳と涙を被っている。このようなシステムの突然の失敗は有害であり,人間の生活を危険にさらす可能性がある。突然の故障を避けるために,多変量センサデータを取り込み,システムの健康を推論し,次に,実際の時間における残存有効寿命(RUL)推定のための損傷進行に基づく将来の推定システム健全性を予測することが必要である。Logistician,エンジニア,プロジェクト管理者,その他は,性能を改善し,コストを低減するために,予後情報から利益を得ることもできる。本論文における著者らの貢献は,実時間で走行する航空機ターボファンエンジンのRUL推定のためのデータ駆動予測手法を提示することである。Kalmanフィルタとニューラルネットワークを用いて,いくつかのセンサ読み取りからシステム健全性を推論した。次に,推定されたシステム健全性を,RUL計算のための寿命の終わりまで別のニューラルネットワークによって予測した。このアルゴリズムは,Raspberry Pi2単一ボードコンピュータランニングWindows10 モノのインターネットコア上に実装され,搭載された予後応用の効率的な開発と展開を可能にする。PHM08データチャレンジ競合からのデータを,アルゴリズム開発と試験のために使用した。結果は,実時間でのRUL推定に対するこの手法の適用性を示した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  *臨界 ,  コンピュータ ,  *安全性 ,  ニューラルネットワーク ,  耐用年数 ,  Kalmanフィルタ ,  予後 ,  *アルゴリズム ,  航空機 ,  健全性
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  健康 ,  多変量 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モノのインターネット(iot) ,  車載コンピュータ ,  予後と健康管理 ,  ラズベリー ,  リアルタイムコンピューティング(RTC)

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 臨界 ,  データ駆動 ,  予測アルゴリズム ,  概念