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J-GLOBAL ID：202002253292957504   整理番号：20A1888032

Bayesianネットワークに基づく衛星バッテリーの健全性評価法【JST・京大機械翻訳】

Health Evaluation Method of Satellite Battery Based-On Bayesian Network

著者 (4件)： Jiang Zhongdong (Beijing Aerospace Measure & Control Corp (AMC). Ltd,Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management,Beijing,China) ,  Fang Hongzheng (Beijing Aerospace Measure & Control Corp (AMC). Ltd,Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management,Beijing,China) ,  Wang Xinfeng (Beijing Aerospace Measure & Control Corp (AMC). Ltd,Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management,Beijing,China) ,  Fan Huanzhen (Beijing Aerospace Measure & Control Corp (AMC). Ltd,Beijing Key Laboratory of High-speed Transport Intelligent Diagnostic and Health Management,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SDPC  ページ： 552-556  発行年： 2019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： 電力系統の作動寿命は,主に電池の寿命に依存する。健康状態評価法は,Prognostic and Health Management(PHM)の鍵となる技術の1つである。衛星電池の健康評価結果に従って,健康レベルの影響の潜在的傾向と,健康レベルの影響の隠れた危険性をタイムリーに見つけることができ,その結果,電力系統管理の有効性,精度,および自動化のレベルを改善した。本論文では,Bayesネットワークに基づく衛星バッテリー健康評価法を提案した。最初に,衛星バッテリー健康評価のためのBayesianネットワークトポロジー構造を,衛星地上位相設計原理知識と地上試験工学経験によって設計した。第二に,歴史的地上試験データを分析して,処理して,Bayesianネットワーク訓練サンプルをエキスパート知識と歴史的データに基づいて築き上げた。第3に,Bayesネットワークの各ノードの事前確率と条件付き確率を訓練サンプルに従って計算し,最後に,電池の健康状態を電流試験データを用いて計算した。実験結果は,提案した健康状態評価法の有効性を検証した。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： 位相幾何学 ,  電池 ,  電流 ,  自動化 ,  電力系統 ,  事前確率 ,  *二次電池 ,  有効性
準シソーラス用語： 健康状態 ,  *信念ネットワーク ,  試験データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayesianネットワーク ,  衛星 ,  バッテリー ,  健全性評価