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J-GLOBAL ID：201702213705329593   整理番号：17A0022810

融合振動データによる軸受故障検出と診断【Powered by NICT】

Bearing fault detection and diagnosis by fusing vibration data

著者 (2件)： Georgoulas George (Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, Control Engineering Group, Lulea& University of Technology, Sweden) ,  Nikolakopoulos George (Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, Control Engineering Group, Lulea& University of Technology, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECON  ページ： 6955-6960  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,軸受故障の検出と診断のための簡単な方法を提示し,情報を融合した二加速度計から来る。法は三つの簡単かつ直感的特徴に依存し,研究中の系の二つの異なる位置に置かれた加速度計から得られたデータから抽出した。この予備的な結果は,簡単な統計的尺度,二センサの共分散行列の要素を用いて,初期段階で欠陥が検出できることを示した。提案方式では,抽出された特徴は診断目的のためのk最近傍分類器または1クラス検出器のアンサンブルに供給する,正常な状況からの情報が利用できるだけである。両シナリオにおいて,実験結果に基づいて,証明されているので非常に高い検出/診断性能を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサ ,  *故障検出 ,  *故障 ,  加速度計 ,  検出器 ,  *軸受
準シソーラス用語： 共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  軸受 ,  故障検出 ,  診断