| 講演名 | 2004/10/12 動的ベイジアンネットワークを用いた宇宙機異常診断に関する研究(<特集>ベイジアンネット2 : ポスターセッション) 河原 吉伸, 矢入 健久, 町田 和雄, |
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| 抄録(和) | 高度な異常検知・診断法の実現は,宇宙システム研究における重要課題の1つである.本研究では,DynamicBayesian Networksを用いたフィルタリングに基づく新しい診断法を提案する.この診断法は,データを用いて正常状態からの有意な変化を検知し,その箇所や原因を特定する事を可能とする.また,モデルの表現力の高さに因る広い診断可能範囲の実現,および統計的学習を用いた実際の宇宙機システムの挙動へのモデルの適合能力,という利点を有する.本稿では,シミュレーション・データを用いた検証により,本研究で提案する診断法の有用性が示される. |
| 抄録(英) | Realization of sophisticated novelty detection / diagnostic method is one of the important problems in space system research. In this study, we propose new diagnostic method based on filtering using Dynamic Bayesian Networks (DBNs). Using observation data, this diagnostic method makes it possible to detect significant changes from normal state and discriminate its place and causes. Furthermore, this method has an advantage of large range diagnose capavility because of the rich expressiveness of DBNs, and adaptablity that can correct the model using statistical learning so that it may fit the actual action of a spacecraft system. In this paper, its availability is shown by simulation test. |
| キーワード(和) | 異常診断 / 宇宙機 / 動的ベイジアンネットワーク / フィルタリング |
| キーワード(英) | diagnosis / spacecraft / Dynamic Bayesian Networks (DBNs) / filtering |
| 資料番号 | NC2004-72 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2004/10/12(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 動的ベイジアンネットワークを用いた宇宙機異常診断に関する研究(<特集>ベイジアンネット2 : ポスターセッション) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stydy on Spacecraft Diagnosis Using Dynamic Bayesian Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常診断 / diagnosis |
| キーワード(2)（和/英） | 宇宙機 / spacecraft |
| キーワード(3)（和/英） | 動的ベイジアンネットワーク / Dynamic Bayesian Networks (DBNs) |
| キーワード(4)（和/英） | フィルタリング / filtering |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 河原 吉伸 / Yoshinobu KAWAHARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院工学系研究科 Faculty of Engineering, Tokyo University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 矢入 健久 / Takehisa YAIRI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院工学系研究科 Faculty of Engineering, Tokyo University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 町田 和雄 / Kazuo MACHIDA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院工学系研究科 Faculty of Engineering, Tokyo University |
| 発表年月日 | 2004/10/12 |
| 資料番号 | NC2004-72 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 349 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |