Particle Filter を用いたパラメータ推定による宇宙機異常検知
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概要
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This paper proposes a method of early spacecraft anomaly detection by simultaneously estimating its states and parameters. We applied an extended particle filter algorithm in order to estimate not only states but also parameters. In this method, we incorporated artificial evolution of parameters and kernel smoothing of parameters into the ordinary particle filter algorithm. Each parameter is related to each state of the spacecraft components, so we can understand what is happening in the spacecraft by finding out parameters’ changing signs. We tested the algorithm on a simulation of spacecraft attitude motion.
- 社団法人 日本航空宇宙学会の論文
- 2007-07-05
著者
-
矢入 健久
東京大学先端科学技術研究センター
-
町田 和雄
東京大学先端科学技術研究センター
-
後藤 耕平
東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻
-
河原 吉伸
東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻
-
河原 吉伸
大阪大学産業科学研究所
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