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J-GLOBAL ID：202102283549681773   整理番号：21A3333471

赤外画像におけるエネルギー再分布に基づく赤外線システムのためのシステムレベル性能予測【JST・京大機械翻訳】

System-Level Performance Prediction for Infrared Systems Based on Energy Redistribution in Infrared Images

著者 (5件)： Tang Diyin (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Gong Mengtong (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yu Jinsong (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Guo Liwei (Avic Luoyang Institute of Electro-Optical Equipment (Avic Optronics), Luoyang, China) ,  Di Junwei (Avic Luoyang Institute of Electro-Optical Equipment (Avic Optronics), Luoyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 2  ページ： 2000-2011  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 赤外線(IR)システムは,産業,軍事,医療科学,および社会生活の多くの側面において,海外のアプリケーションを有する。IRシステムの性能予測は,システムの厳しい劣化の前に,保全決定を進めるために大きな意義を持つ。本論文では,IRシステム性能を予測するためのシステムレベル予測法を提案した。提案方法は,異なる劣化レベルの間のエネルギー再分布としてIRシステム劣化を処理し,異なるサブシステムからの劣化の共同効果としてシステムレベル劣化を考慮する。システム劣化レベルを定量化するために,システム出力IR画像からその値が測定できる健康指標(HI)を構築した。次に,HIの予測を,サブシステムの劣化機構に基づいて確立した変調伝達関数(MTF)ベースの予測モデルによって達成した。提案したMTFベース予測モデルにおける劣化モデリングを,歴史的データセットから限られた量の関連データを用いて,局所かつ動的に構築する,ちょうど時間学習フレームワークにおいて実現した。最後に,Gauss粒子フィルタベースのオンライン推論を利用して,HIの観測が利用できるように,予測結果を順次更新した。提案した方法の有効性および利点を評価し,シミュレーションおよび飛行実験から収集した実際のIRデータを通して検証し,関連する比較解析を行った。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： 予測技法 ,  *赤外線 ,  学習 ,  保全 ,  応用プログラム ,  飛翔 ,  *赤外線画像 ,  再分布 ,  有効性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  *性能予測 ,  サブシステム ,  システム性能 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力変換器  (NB08030B) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外画像 ,  エネルギー ,  再分布 ,  赤外線 ,  性能予測