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J-GLOBAL ID：201902282671948018   整理番号：19A2696225

拡張時間窓を持つCNN-XGBを用いた残存有効寿命推定【JST・京大機械翻訳】

Remaining Useful Life Estimation Using CNN-XGB With Extended Time Window

著者 (8件)： Zhang Xiaoyong (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Xiao Pengcheng (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Yang Yingze (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Cheng Yijun (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Chen Bin (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Gao Dianzhu (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Liu Weirong (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China) ,  Huang Zhiwu (School of Computer Science and Engineering, Central South University, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 154386-154397  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 残りの有用な寿命推定は工学システムに対して広く研究されている。システムは様々な動作条件下で一般的に動作し,システム劣化軌跡に異なる影響を及ぼし,その結果,残存する有用な寿命推定の精度を低下させる。本論文では,この問題に取り組むために拡張時間窓を持つCNN-XGBを提案した。最初に,拡張時間ウィンドウを,データ前処理における特徴拡張と時間ウィンドウ処理によって作成した。特徴拡張において,改良微分法により多重劣化特徴を抽出し,これらの特徴を付加的特徴として生データに追加した。時間窓をより良い予測精度のためにより多くの情報をカバーするために,いくつかのサンプルにおける欠落データの問題を考慮して,時間窓加算法を用いた。第二に,多様な動作条件の影響を考慮して,多チャネル1×1フィルタカーネルを有する畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。さらに,予後のロバスト性を改善し,異常データに対する感度を避けるために,畳込みニューラルネットワークと極端な勾配ブースティングをモデル平均化(CNN-XGB)によって融合した。提案した方法の妥当性をNASAからの航空エンジンデータセットを用いて検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 軌跡 ,  *耐用年数 ,  *寿命予測 ,  *拡大 ,  畳込み ,  加算 ,  モデル ,  多重化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ブースティング ,  畳込みニューラルネットワーク ,  マルチチャネル ,  生データ ,  運転条件 ,  *時間窓 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  時間窓 ,  CNN ,  残存 ,  有効寿命 ,  推定