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J-GLOBAL ID：201702234936422602   整理番号：17A0379147

時変分解速度下での逆Gauss過程モデルを用いたBayes劣化解析【Powered by NICT】

Bayesian Degradation Analysis With Inverse Gaussian Process Models Under Time-Varying Degradation Rates

著者 (5件)： Peng Weiwen (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Yan-Feng (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yang Yuan-Jian (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Mi Jinhua (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Huang Hong-Zhong (Center for System Reliability and Safety, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 66  号： 1  ページ： 84-96  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  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： 製造システム,タービンエンジン,高速列車のような,現代工学システムの分解観測はしばしば時変分解速度の種々のパターンを示した。一定分解速度,時間変化する状況には使用できないが紹介した一般的な分解プロセスモデル。さらに,スパース分解観測の問題と発展する分解観測の問題の両方は,現代の工学系の劣化解析のための実際的な課題である。本論文では,パラメトリック逆Gauss過程モデルは一定の,単調,S字型分解速度と分解過程をモデル化するために提案し,時変分解速度に対するモデルパラメータの物理的意味を明らかにした。ランダム効果は生成物集団内のユニットからユニットへの変動をモデル化するために分解プロセスモデルに組み込まれている。スパース分解観測と発展する観測の分解分析を取り扱うために拡張した一般的Bayesフレームワーク。大型工作機械のスピンドルシステムの信頼性解析から導かれた図解的な例を提示した,それはスパース分解観測の分解解析と時変劣化率下で進化観測として特性化した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  *Gauss過程 ,  信頼性解析 ,  生産システム ,  キャラクタリゼーション ,  工作機械 ,  経時変化
準シソーラス用語： 劣化率 ,  モデルパラメータ ,  分解過程 ,  プロセスモデル ,  高速列車 ,  *分解速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時 ,  分解速度 ,  Gauss過程 ,  モデル ,  解析