ニューラルネットワークを用いた適応制御系の故障判定

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概要

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セルフチューニングレギュレータに基づく適応制御系において、予期せぬシステム構造パラメータの変動が発生した場合、それが故障によるものなのか正常な運転におけるシステム変動なのかを早期に判断しなければならない。本稿では、そのような状況における故障判定法を提案する。システム変動はモデルの識別指標としてカルバック識別情報量(Kullback Discrimination Index:KDI)を用いることで効果に検出される。システム変動の検出後、システム運転モードと故障について学習したネットワークを用いて、変動の要因を判定する。また、故障発生を早期に判定する必要性のために、早期判定用のネットワークを併用した故障判定も考える。以上のような手法をもとに適応制御系のオンライン監視機構の紹介と、二次振動系を用いたシミュレーションにて、故障判定の検証を行う。
社団法人電子情報通信学会の論文
1993-10-15

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