航空宇宙機器システムの次世代健康監視のための弾力的情報学プラットフォーム

用于下一代航空航天设备系统健康监测的弹性信息学平台

基本信息

  • 批准号:
    16F16079
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.34万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2016-07-27 至 2019-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究の目的は、人工衛星や無人飛行ロボットに代表される航空宇宙システムを主たる対象として、障害不再現現象(Not-found-fault)や誤検知などの不確定要因に対して頑強なシステム状態監視フレームワークを確立することである。小さな不具合が甚大な損害を引き起こし得る航空宇宙システムでは、システムの健康状態を監視し異常兆候を迅速に検知し解決する技術が必須である。航空宇宙分野のための頑強なシステム健全性管理技術の確立という本研究の目的を実現するため、平成30年度(4月1日~7月30日)は主として以下の研究活動を行った。(1)近年発展著しい深層学習のシステム健全性監視・異常検知への応用について網羅的なサーベイを行ない、手法の分類や技術的課題を整理した。この研究成果は国際論文誌 Mechanical Systems and Signal Publishing 誌の2018年7月号に掲載された。(2)深層学習技術のひとつである変分オートエンコーダを応用した健全性監視アルゴリズムを実装し、無人飛行ロボットをテストベッドとしてその有効性を検証した。この成果をまとめた論文を論文誌に投稿中である。(3)2018年7月に開催された機械学習・人工知能の国際会議(ICML)において、機械学習によるシステム健全性監視に関する国際ワークショップをオーガナイズした。また、このワークショップにおいて、本研究の成果の一部を論文として発表した。
The purpose of this study is that the artificial satellite is unmanned, and the artificial satellite is the representative of the aeronautical and cosmic system. The main target of this study is that the damage is no longer visible (Not-found-fault). The error does not know that it is necessary to make sure that it is necessary to make sure that the monitoring system is in good condition. Small enterprises do not meet the requirements of the aerospace industry, health monitoring, health monitoring and health monitoring. The aerospace division is responsible for the establishment of sound management technology. the purpose of this study is to achieve success in the 30th year of Pingcheng (April 1-July 30). (1) in recent years, there has been an in-depth study of how to monitor the health of the Internet, and how to classify and classify the techniques of the Internet. The International Symposium Journal Mechanical Systems and Signal Publishing, the July 2018 issue of the research results. (2) in-depth study of technical training, and training. I want to know about the results, the articles, the contributions. (3) in July 2018, the International Conference on Mechanical Science (ICML) and the International Conference on Mechanical Science and Technology (ICML) were launched to promote the development of health monitoring and health monitoring. In this study, there is a list of the results of this study.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Towards a Cloud-based Machine Learning for Health Monitoring and Fault Diagnosis
  • DOI:
    10.36001/phmap.2017.v1i1.1843
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Samir Khan;T. Yairi;Mariam Kiran
  • 通讯作者:
    Samir Khan;T. Yairi;Mariam Kiran
Towards Anomaly detection using Variational Long Short-term Memory Autoencoders for System Health Monitoring Control
使用变分长短期记忆自动编码器进行异常检测以进行系统健康监控控制
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kentaro Abe;Samir Khan;Takehisa Yairi and Chun Fui Liew
  • 通讯作者:
    Takehisa Yairi and Chun Fui Liew
Perspectives on using deep learning for health management
利用深度学习进行健康管理的展望
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kentaro Abe;Samir Khan;Takehisa Yairi and Chun Fui Liew;Samir Khan and Takehisa Yairi
  • 通讯作者:
    Samir Khan and Takehisa Yairi
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

矢入 健久其他文献

画像列を用いた小惑星形状・探査機相対運動の逐次推定
使用图像序列顺序估计小行星形状和航天器相对运动
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    鈴木 透馬;矢入 健久;武石 直也;津田 雄一;尾川 順子
  • 通讯作者:
    尾川 順子
Markov logic network を事前分布に持つ潜在変数モデルの検討
以马尔可夫逻辑网络为先验分布的潜变量模型检验
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    秋元 康佑;武石 直也;堀 浩一;矢入 健久
  • 通讯作者:
    矢入 健久
アンサンブル木学習によるノンパラメトリックなセンサー値正常範囲推定
使用集成树学习的非参数传感器值正常范围估计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    秋元 康佑,武石 直也;矢入 健久;堀 浩一,西村 尚樹;高田 昇
  • 通讯作者:
    高田 昇

矢入 健久的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('矢入 健久', 18)}}的其他基金

潜在健全指標モデルによるシステム状態予測と運用最適化に関する研究
利用潜在健康指标模型进行系统状态预测和运行优化研究
  • 批准号:
    24K01110
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
宇宙機故障発見のためのデータマイニング手法に関する研究
发现航天器故障的数据挖掘方法研究
  • 批准号:
    14750717
  • 财政年份:
    2002
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
実環境ロボット学習における背景知識供与戦略および学習環境の制御戦略に関する研究
真实环境机器人学习中背景知识提供策略与学习环境控制策略研究
  • 批准号:
    12750204
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
無人宇宙機の自律的マネジメントと耐故障化に関する研究
无人航天器自主管理与容错研究
  • 批准号:
    96J04297
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 1.34万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了