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J-GLOBAL ID：201502256382229642   整理番号：15A0670281

航空機エンジン用の残存耐用年数のハイブリッドPCA-CART-MARSに基づく予後のアプローチ

A Hybrid PCA-CART-MARS-Based Prognostic Approach of the Remaining Useful Life for Aircraft Engines

著者 (5件)： LASHERAS Fernando Sanchez (Univ. Oviedo, Gijon, ESP) ,  NIETO Paulino Jose Garcia (Univ. Oviedo, Oviedo, ESP) ,  DE COS JUEZ Francisco Javier (Univ. Oviedo, Oviedo, ESP) ,  BAYON Ricardo Mayo (Univ. Oviedo, Gijon, ESP) ,  SUAREZ Victor Manuel Gonzalez (Univ. Oviedo, Gijon, ESP)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 15  号： 3  ページ： 7062-7083 (WEB ONLY)  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予知は,システムの将来の健康度を予測する技術分野である。本研究活動では,予知のためのデータ駆動型アプローチを提案した。実際に,本論文では,航空機エンジンの残存耐用年数の予測成功のためのデータ駆動型のハイブリッドモデルについて述べた。このアプローチは,主成分分析(PCA)と組み合わせた多変量適応回帰スプライン(MARS),系統樹および分類と回帰木(CART)であるセンサ信号から抽出された要素は,このハイブリッドモデルを訓練するために使用され,異なるレベル航空機エンジン健康度を表す。このように,このハイブリッドアルゴリズムは,これらの要素の傾向を予測するために使用される。このフィッティングに基づいて,システムの将来の健康度状態を判断することができ,正確にその残存耐用年数(RUL)を推定する。提案されたアプローチを評価するために,物理的センサ(温度,圧力,速度,燃料流)から収集した航空機エンジン信号を使用して試験を行った。シミュレーション結果は,PCA-CART-MARSベースアプローチは,故障発生するずっと前に故障を予測することができ,RULを予測できることを示した。提案されたハイブリッドモデルは,その主な利点として,エンジンの入力変数の以前の動作状態に関する情報を必要ないという事実を示している。また,このモデルの性能を,残存耐用年数モデル化のために,近年適用される他のベンチマークモデル(多変量線形回帰と人工ニューラルネットワーク)によって得られたものと比較した。したがって,PCA-CART-MARSベースのアプローチは,航空機エンジンのRULの予知分野で非常に有望である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 内燃機関 ,  主成分分析 ,  *耐用年数 ,  予測 ,  多変量解析 ,  系統樹 ,  ディシジョンツリー ,  ベンチマーク ,  回帰木 ,  *航空エンジン
準シソーラス用語： 多変数解析 ,  *予知

分類 (1件)： ガスタービン  (PB02040Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 航空機エンジン ,  残存 ,  耐用年数 ,  PCA ,  CART ,  MARS ,  予後