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J-GLOBAL ID:202202234614351190   整理番号:22A0780155

粒子群最適化とシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムのハイブリッド化に基づく3Axis磁気電気センサを用いた磁気異常検出【JST・京大機械翻訳】

Magnetic Anomaly Detection Using Three-Axis Magnetoelectric Sensors Based on the Hybridization of Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing Algorithm
著者 (7件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 3686-3694  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1318A  ISSN: 1530-437X  CODEN: ISJEAZ  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)
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磁気異常データからの強磁性ターゲットの高性能磁気センサとパラメータ推定の適用は,磁気異常検出(MAD)技術の2つの重要な部分である。本研究では,粒子群最適化(PSO)とシミュレーテッドアニーリング(SA)アルゴリズムのハイブリッドアルゴリズムに基づく自己設計高感度3軸磁気電気(ME)磁気センサを用いた検出手法を提案した。磁気双極子モデルをパラメータ推定における普遍的なモデルとして利用した。SAアルゴリズムにおける確率的受容判定基準によるPSOアルゴリズムの強いグローバル探査能力と高速収束を結合して,磁気異常検出のためのPSO-SAアルゴリズムと題するハイブリッド化を詳細に説明した。MEセンサを適用して,1Hzで26.08pT/√Hz以下の等価磁気雑音(EMN)を有する試験プラットフォームを構築した。提案した方法をMEセンサを用いた試験プラットフォームで行った3つの制御実験により評価した。設計した実験に対する観測結果に基づいて,高いフィッティングレベルを,3つの実験データに対して,それぞれ0.9182,0.9287および0.9320という高い提案アルゴリズムの良さ指数によって実証した。さらに,推定パラメータの特性は実験設計と良く一致し,提案アルゴリズムの信頼性を証明し,磁気異常検出における普遍性を明らかにした。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】
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分類 (2件):
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パターン認識  ,  磁気の計測法・機器 

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