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J-GLOBAL ID：202202232597608378   整理番号：22A0398675

有用な寿命予測のためのカーネルベース動的アンサンブル技術【JST・京大機械翻訳】

Kernel-Based Dynamic Ensemble Technique for Remaining Useful Life Prediction

著者 (2件)： Lu Hsuan-Wen (Institute of Manufacturing Information and Systems, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Lee Chia-Yen (Department of Information Management, National Taiwan University, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1142-1149  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 予後と健康管理(PHM)は,特に予測保全(PdM)のために,生産システムで広く使用されている。PdMの目的は,装置または部品が健康にあるかどうかを予測することである。典型的には,健康指数による統計的指数モデルが,残存する有用な寿命(RUL)推定にしばしば適用された。しかし,多様な装置特性と急速な環境変化のため,単一予測モデルは,その仮定と限界に基づいてRULのためによく予測できない。本研究では,各モデルの重み調整とモデル再訓練機構を構築するために,Inference Confidence Index(ICI)を埋め込んだカーネルベース動的アンサンブル技術(KDET)を提案した。ICIは,多重予測モデルの類似性を評価することによって予測の信念を測定するために構築して,このように,入力流線データのために直ちにモデルを更新するために概念ドリフトを誘導した。2つのデータセットを,提案したKDETを検証するために適用し,その結果は,KDETが,時間にわたるロバストRUL予測のための多重モデルを動的かつ効果的に統合し,従って,PdMシステムを改善することを示した。Copyright 2022 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： 生産システム ,  流線 ,  ドリフト ,  *多重化 ,  健康管理 ,  予後 ,  類似性 ,  ロバスト性 ,  寿命予測 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 環境変化 ,  多重モデル ,  予測保守 ,  指数モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 寿命予測 ,  カーネル ,  アンサンブル