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【24h】

固有モード電流と人工ニューラルネットワークを用いたアレーアンテナの故障診断

机译:使用特征模型和人工神经网络的阵列天线的故障诊断

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摘要

本報告では,アレーアンテナの故障素子を特定するための新たな手法を提案した.提案法は,固有モード電流とANN を用いたハイブリッド法である.アレーアンテナの電流分布を固有モード電流で展開した結果,推定すべき未知数の数を削減することができ,悪条件性が緩和される.各固有モード電流の重みはANN で推定され,ノイズありのデータをANN に学習させることで,ノイズへのロバスト性も実現できる.数値シミュレーションを行った結果,ハイブリッド法はアレーアンテナの電流分布の位相を高精度で推定でき,故障素子を正確に特定することができた.
机译:在本报告中,识别了阵列天线失败设备我们提出了一种新的方法。所提出的方法是egenmode电流和使用ANN的混合方法。 arlayante.由于扩展Nao的当前分布与特征模电流,估计您可以减少未知数的数量,放松它已经完成了。每个特征模电流的重量由ANN估计,通过用噪声学习数据,也可以实现鲁棒性来放大。数值模拟作为导通的结果,混合方法是阵列天线电流分布的阶段可以高精度地估计,并且精确识别故障元件我们有能力。

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