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J-GLOBAL ID：201902291342660753   整理番号：19A0517384

ベイズ動的線形モデルとコピュラに基づく複数の依存特徴を持つ機械の残存有効寿命予測【JST・京大機械翻訳】

Remaining Useful Life Prediction for a Machine With Multiple Dependent Features Based on Bayesian Dynamic Linear Model and Copulas

著者 (4件)： Sun Fuqiang (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Ning (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Li Xiaoyang (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Wei (Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory, School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 16277-16287  発行年： 2017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： 複数の劣化特徴を有する製品に対する劣化モデリングと残存する有用寿命(RUL)予測は,予後と健康管理におけるホットな話題である。この問題の鍵は,多重劣化特徴間の依存性を効果的に記述することである。本論文では,Bayes動的線形モデル(BDLM)に基づく多変量劣化モデリング手法を提案し,劣化特徴のルールを計算し,Copula関数を用いてRUL分布間の依存性を捉えた。結合BDLMを用いて,2つの典型的BDLM,すなわち線形成長モデルと季節因子モデルを含む多変量分解モデルを確立した。モデルパラメータが最尤推定によって較正された後に,モデルは特徴の劣化過程を予測することができる。故障閾値を与えると,各劣化特徴に対するRULの確率密度関数と累積分布関数(CDF)を得ることができる。これらのRUL分布は互いに独立していないので,Copula関数を採用してCDFsを結合した。最後に,2つの劣化特徴を有するマイクロ波成分のいくつかの実用的試験データを,著者らの提案方法を検証するために利用した。本論文は,多変量劣化モデリングとRUL予測のための新しいアイデアを提供した。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： 最尤法 ,  予後 ,  *線形性 ,  多重化 ,  *耐用年数 ,  故障 ,  確率密度関数 ,  マイクロ波 ,  モデリング ,  *モデル ,  *予測
準シソーラス用語： Copula ,  多変量 ,  *コピュラ ,  *線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 線形モデル ,  コピュラ ,  残存 ,  有効寿命 ,  予測