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J-GLOBAL ID：202202234358606347   整理番号：22A0321506

マルチセンサ並列融合フィルタリングに基づくマルチモデル列車状態推定【JST・京大機械翻訳】

Multi-model train state estimation based on multi-sensor parallel fusion filtering

著者 (16件)： Jin Yongze (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Jin Yongze (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Xie Guo (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Xie Guo (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Li Yankai (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Li Yankai (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Shang Linyu (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Shang Linyu (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Hei Xinhong (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Hei Xinhong (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Ji Wenjiang (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Ji Wenjiang (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Han Ning (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Han Ning (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China) ,  Wang Bo (Shannxi Key Laboratory of Complex System Control and Intelligent Information Processing, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Wang Bo (China Academy of Railway Sciences Signal & Communication Research Institute, Beijing 100081, China)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 165  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 列車の状態を正確に決定することは,乗客の安全,運転効率,および保全に不可欠である。しかし,列車の実際の運転状態は様々なモードで構成され,正確な推定器が必要とされるいくつかの既知あるいは未知の因子によって妨げられる。したがって,本論文では,実際の運転環境を考慮した列車マルチモードモデルを確立し,マルチセンサ並列融合フィルタに基づく列車状態推定法を提案した。並列融合フィルタにおいて,列車の電流モードを,提案したスライディングウィンドウ誤差および投票機構によって決定し,そして,グローバルフィルタを,局所フィルタによって構成し,そしてそれは,線形加重加算によって融合した。シミュレーション結果は,列車の状態の推定における著者らの方法の有効性を実証した。モニタリングデータが不足しているか,異常であるとしても,提案した技術の状態推定精度は,実際のシステムの必要条件をまだ満たし,そして,方法の有効性とロバスト性を,検証することができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  フィルタ ,  安全性 ,  *状態推定 ,  *フィルタリング ,  *列車 ,  乗客 ,  投票 ,  加算 ,  必要条件 ,  有効性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 推定精度 ,  スライディングウィンドウ ,  マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 状態推定 ,  センサフュージョン ,  高速列車 ,  Gauss和フィルタ ,  粒子フィルタ

分類 (2件)： 鉄道事故  (TC01050J) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチセンサ ,  融合 ,  フィルタリング ,  マルチモデル ,  列車 ,  状態推定