2005 Fiscal Year Annual Research Report
非線形システムの構造的モデリングによる故障診断法に関する研究
| Project/Area Number |
15560381
|
|---|
| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
熊丸 耕介 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (30037949)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 勝裕 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (00150516)
前田 誠 九州工業大学, 情報工学部, 助手 (00274556)
|
|---|
| Keywords | モデルベース故障診断 / 故障検出 / 非線形システム / システム同定 / カルバック識別情報量 / 闘値判定 / 船舶推進システム / FDI |
|---|
| Research Abstract |
本研究課題に取り組む最終年度である本年度においては,非線形システムに対するモデルベース故障診断法の開発を目指して,
1.非線形ブラックボックスシステムの構造的モデリングと同定(同定アルゴリズムの改善)
2.同定モデルに基づく診断情報抽出(故障モードに関する知識情報の獲得)
3.故障検出機能と共に故障識別(Fault Isolation)機能の実現
の課題に取り組み以下の成果を得た.
1.については,
故障診断ベンチマークテスト用に製作された「船舶推進システム」の一部分であるエンジン動力部を診断対象として,これを2入力1出力のブラックボックスシステムと考え,準ARMAXモデルを用いてマルチ線形構造の枠内で同定モデルを構築した.その際,高精度の同定モデルを得るため,同定アルゴリズムの各種改善策を提案しその有効性を確認した.
2.については,
上記の同定モデルは,準ARMAXモデルの特質である「マルチ線形構造」を持つため,対象システムの構造的特徴が同定モデルのパラメータに反映されている.従って,診断対象システムに生起すると考えられる各種故障モードに対して,故障状態にある対象システムの同定結果から故障モードに関する知識情報を獲得し,これをデータベースとして蓄えることで,後述する「故障識別機能」を実現できた.
3.については,
上述した非線形システムの構造的モデリングと同定,及びこれに基づく診断情報抽出により,カルバック識別情報量規範を検出指標として用いた「故障検出機能」に加えて,故障内容の識別同定機能を備えたFDI(Fault Detection and Isolation)システムの実現法について考察した.特に,故障識別法としては,同定モデルのパラメータを故障モード識別のための特徴パラメータとするパタン認識法を考え,基準パタンとの距離や角度を指標とした故障モード識別法を提案した.また,研究分担者により脳波波形パタン認識問題や3次元画像処理問題において開発されたクラスタリング手法が,故障モード識別に有効に適用できることを確認した.
|
Research Products
(6 results)
