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J-GLOBAL ID：202102228207064708   整理番号：21A0011270

ファジィPID制御と組み合わせたハイブリッドデータ解析法に基づく自律車両のための故障診断フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Fault Diagnosis Framework for Autonomous Vehicles Based on Hybrid Data Analysis Methods Combined with Fuzzy PID Control

著者 (5件)： Fang Yukun (Chang’an University,School of Information Engineering,Xi’an,China) ,  Cheng Chaoyi (Chang’an University,School of Information Engineering,Xi’an,China) ,  Dong Zhen (Henan College of Transportation,Department of Transportation Information Engineering,Zhengzhou,China) ,  Min Haieen (Chang’an University,School of Information Engineering,Xi’an,China) ,  Zhao Xiangmo (Chang’an University,School of Information Engineering,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICUS  ページ： 281-286  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： 本論文は,いくつかのハイブリッドデータ解析アプローチとファジィ比例積分微分(PID)制御方式に基づいて,自律車両のための故障診断フレームワークを提示した。このフレームワークは,センサモニタクラスタ,新しい異常検出器およびアクチュエータ故障試験クラスタから成る。離散ウェーブレット変換(DWT)を,センサモニタを構築するとき,雑音除去と特徴抽出のために使用する。極端学習機械ベースのオートエンコーダ(ELM_AE)を新しい異常検出に適用した。さらに,ファジィPID制御によるニューラルネットワークとアクチュエータ故障試験を用いたシステム近似を提示した。貢献は次の通りである。1)スライドウィンドウを用いたDWTを用いたアルゴリズムを,センサデータの逐次到着特性を考慮した,致命的センサ故障検出用に提案した。2)アクチュエータ故障試験のためのニューラルネットワークとファジィPID制御を結合して,それは制御の展望から故障位置の問題を解決する。実際の自律車両プラットフォームの‘Xindaと関連シミュレーションに関する実験は,この故障診断フレームワークにおける提案した方式の有効性を実証した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *故障 ,  *故障診断 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  近似法 ,  微分 ,  監視装置 ,  制御方式 ,  クラスタ ,  雑音除去
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  センサデータ ,  極度学習機械 , 【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 (6件)： ファジィ ,  PID制御 ,  データ解析 ,  自律 ,  故障診断 ,  フレームワーク