3203 リカレントニューラルネットワークを利用したスマート構造の異常診断(J06-1 スマート構造,J06 知的材料・構造システム)
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概要
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This paper proposes failure diagnosis algorithms for smart structures by using recurrent neural networks. In this research, a hardware experiment has been conducted to detect failures of a flexible beam by using displacement sensor outputs with model errors and noises, where the malfunction is assumed as a sudden change in the structural parameter. Two detection algorithms are examined ; one uses system identification neural networks, the other is based on spectrum data. The usefulness of these failure detection algorithms is examined both by numerical simulations and by hardware experiments.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2006-09-15
著者
-
大久保 博志
大阪府立大学大学院工学研究科航空宇宙海洋系専攻
-
大久保 博志
阪府大
-
大久保 博志
阪府大・工
-
武内 靖幸
阪府大
-
Okubo Hiroshi
Kyushu Univ. Fukuoka Jpn
-
Okubo Hiroshi
Laboratory Of Horticultural Science Division Of Agricultural Botany Department Of Plant Resources Fa
-
Okubo Hiroshi
Laboratory Of Horticultural Science Faculty Of Agriculture Kyushu University
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