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J-GLOBAL ID：202002244240664357   整理番号：20A0355384

Bayesリッジ回帰モデルを用いた衛星電池センサ値予測【JST・京大機械翻訳】

Satellite battery sensor values prediction using Bayesian ridge regression models

著者 (3件)： Galal Mohamed A (Department of Electrical Engineering, Military Technical College, 11766, Cairo, Egypt) ,  Hussein Wessam M (Department of Mechatronic Engineering, Military Technical College, 11766, Cairo, Egypt) ,  Abdelkawy Ezz El-din (Department of Electrical Engineering, Military Technical College, 11766, Cairo, Egypt)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 610  号： 1  ページ： 012012 (6pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミッション目標を達成するとき,すべての資源が効率的に利用されるので,適切なミッション制御は宇宙ミッション運用の寿命において重要な役割を果たす。地上制御ステーション運用は,主に宇宙船のサブシステムを模擬するモデルと一緒に受信テレメトリに依存している。生成されたモデルはMCC(ミッション制御センター)の自律性のレベルを上げるのに役立つ。データ駆動モデルは,理論的に高価な物理モデルよりも実際の運転状況におけるサブシステムの実際の状態を記述する。本論文は,Bayesリッジ回帰アルゴリズムに基づく衛星バッテリーサブシステムのためのデータ駆動モデルを提案した。リッジ係数は,すべての30の電池変数(容量,電圧,圧力および温度)の2乗30モデルのペナルティ化残差和を最小化し,通常の運転データから構築した。すべての他の29の値の観測からセンサ読み取り値を予測できる。予測値が衛星からの実際のダウンロードデータと等しくなければ,センサまたはシステムに存在する故障を検出できる。Bayesリッジ回帰モデルを,傾斜,切片,R2値,Q2値P値および標準誤差に関して検証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  電圧 ,  宇宙空間 ,  アルゴリズム ,  遠隔測定 ,  ダウンロード ,  受信 ,  宇宙飛行体 ,  ペナルティ ,  残差 ,  *電池
準シソーラス用語： 物理モデル ,  データ駆動 ,  自律性 ,  サブシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 宇宙飛行体  (QK08000Y) ,  運航技術  (QK05030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： リッジ回帰 ,  モデル ,  衛星 ,  電池 ,  値予測