| Project/Area Number |
05650403
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| Research Category |
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
計測・制御工学
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
魚崎 勝司 鳥取大学, 工学部, 教授 (20029151)
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| Project Period (FY) |
1993
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1993)
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| Budget Amount *help |
¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 1993: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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| Keywords | システム同定 / 構造決定 / 最適入力 / 確率システム / モデル識別 / 異常検出 / 異常診断 / Kullback情報量 |
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| Research Abstract |
システム同定においては、システム構造の決定がシステムパラメータ推定と同様に重要である。そこでシステムのモデル構造の決定をより効率的に行うための最適な同定入力の設計に関して系統的考察を行い、確率システムのモデル構造決定のための最適入力を導出して、その有効性を示すとともに、システムの異常検出・診断をより効率的に行うための補助入力設計についても考察した。まとめると
1.確率システムのモデル構造決定のための最適な同定入力の設計に関する考察
確率システムのモデル構造決定問題を複数個のモデル識別問題に変換し、Kullback情報量規範に基づき、確率システムのモデル識別をより効率的に行うための最適同定入力を導出し、その有効なることをディジタルシミュレーションにより実証した。
2.システムの異常検出・診断のための最適補助入力設計
システムの異常はシステム構造の変化を伴うことが多いことから、Kullback情報量規範に基づいて導出したモデル識別のための最適入力設計の考え方を応用し、異常検出・診断をより速やかにかつ誤りなく行うための補助入力を導出し、その有効性を検証した。
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