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セミパラメトリック学習と確率的推論を用いた宇宙機故障診断法に関する研究

基于半参数学习和概率推理的航天器故障诊断方法研究

基本信息

批准号：
07J03404
负责人：
河原吉伸
金额：
$ 0.64万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07J03404/
关键词：
異常検知故障診断確率的推論部分空間法

项目摘要

本研究は、主に宇宙機を対象として、統計的な学習と確率的推論に基づいた高度な故障診断法に関するものである。本年度の研究では、主にその理論的枠組に関する検討について取り組み、必要となる種々のアルゴリズムの構築と検証を実施した。大規模複雑システムである宇宙機の故障診断においては、そのダイナミクスや機器の物理モデル、専門家の経験則といった工学的知識に加え、実験・運用時にシステムから得られる観測データを有効に利用する事が重要となる。本年度の研究では、まず、得られた観測データを用いて、宇宙機のように複雑な挙動を示す動的システムを表す非線形モデルを低計算コストかつロバストに推定するための方法を提案した。より具体的には、部分空間法と呼ばれるシステム同定の枠組みを、正定値カーネルを用いて再生核ヒルベルト空間上において議論する事で、従来法の良い特性を保持しつつ、非線形へと拡張するアルゴリズムを導出した。加えて、その際の理論的枠組に基づき、データからシステムの挙動の変化を検知するための変化点検知手法(部分空間法に基づく変化点検知アルゴリズム)を導出した。また、システムの挙動の変化が検知された際に、それがどの部分に起因するかを推定するための方法として、報告者は、従来から逐次モンテカルロ法に基づく異常診断法に関する研究を行ってきたが、本年度においては、これを更に発展させ、いくつかの技術的改良を加えて、システムのパラメータとモードを同時に推定する事で、異常時におけるパラメータの変化を追跡可能なアルゴリズムの構築を行い、シミュレーション・データを用いてその有用性の検証を行った。

This study is based on the theory of cosmology and statistical inference of learning accuracy. This year's research focuses on the study of the relationship between the theory and the structure of the theory. In the field of fault diagnosis of large scale complex systems, it is important to increase the knowledge of physics and engineering of large scale complex systems, and to make use of these knowledge in practical applications. This year's study proposes methods for estimating the motion of a spacecraft, including the motion of a spacecraft, and the motion of a spacecraft. In the case of the specific spatial method, the number of calls is equal to the number of calls, the number of calls is equal to the number of calls, the number of calls, the In addition, the basic theory of the system, the basic theory, the basic In addition, while the changes in the movement of the system are known, the causes of the remaining parts can be inferred. The reporter has been conducting research on the basic anomaly diagnosis method for the step-by-step statistical method in the past. This year, we have made further developments in this area, improved the technology of the system, and inferred the characteristics of the system at the same time. Abnormal time, change in the pattern, trace may be lost, change in the pattern, change in the pattern.