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J-GLOBAL ID：202102274078056510   整理番号：21A1238920

FADSシステム故障診断手法の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on Fault Detection Method of FADS System

著者 (5件)： Jia Ganlei (西北工業大学自動化学院,陜西西安710072) ,  Zhang Weiguo (西北工業大学自動化学院,陜西西安710072) ,  Shi Jingping (西北工業大学自動化学院,陜西西安710072) ,  Li Guangwen (西北工業大学自動化学院,陜西西安710072) ,  Liu Xiaoxiong (西北工業大学自動化学院,陜西西安710072)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 1210-1217  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 新型の新型航空機搭載センサである組込み式大気データセンサー(flushairdatasensing,FADS)の故障診断問題を解明するために、新たな方法を提案した。高精度FADSモデルを,CFDソフトウェアと空気力学知識に基づいて確立した。システムの数学モデルを基礎として、厳格な公式により、故障状況における各グループの信号の分布特徴を導出した。誤警報率を下げるために,統計的知識に基づく警報回数閾値を設計した。提案方法の有効性を検証するため、異なる分散の測量ノイズ状況下で、それぞれ提案手法と従来のこの分野で広く採用されている奇偶方程式とカイ二乗x2分布に基づく2種類の伝統的方法との比較と分析を行った。結果により、従来のFADSシステムの故障診断方法と比較して、新提案法はより高い診断精度とより強い抗干渉性を有することが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  雑音 ,  警報 ,  *故障 ,  空気力学 ,  数学モデル ,  *故障診断 ,  ソフトウェア ,  センサ ,  有効性
準シソーラス用語： 診断精度 ,  高精度 ,  航空機搭載 ,  誤警報率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 故障診断 ,  手法