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J-GLOBAL ID：202002246774489204   整理番号：20A2038712

RULENet:有用な寿命推定のための二重推定量によるエンドツーエンド学習【JST・京大機械翻訳】

RULENet: End-to-end Learning with the Dual-estimator for Remaining Useful Life Estimation

著者 (2件)： Natsumeda Masanao (NEC Laboratories America, Inc.,Princeton,NJ) ,  Chen Haifeng (NEC Laboratories America, Inc.,Princeton,NJ)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICPHM  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 残存寿命(RUL)推定は,予測保全における重要要素である。センサと操作時系列を利用するシステム診断アプローチは,実装の容易さにより人気を得ている。測定または劣化機構の性質のため,その正確な推定は必ずしも実行可能ではない。既存の方法は,上流タスクまたは事前知識における結果から,実現可能な推定でRULの範囲を想定する。本研究では,RULENetと呼ばれるRUL推定のためのエンドツーエンド学習の新しいフレームワークを提案した。RULENetは,RUL推定とその実現可能な範囲推定のためのその二重推定器を同時に最適化する。NASA C-MAPSSベンチマークデータに関する実験結果は,エンドツーエンドフレームワークの優位性を示した。Copyright 2020 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： 最適化 ,  米国航空宇宙局 ,  *学習 ,  *エンドツーエンド方式 ,  センサ ,  *推定量 ,  寿命予測 ,  余寿命
準シソーラス用語： 事前知識 ,  劣化機構 ,  予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 寿命推定 ,  推定量 ,  エンドツーエンド ,  学習