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J-GLOBAL ID：201602251542696680   整理番号：16A0803555

Lipschitz指数を用いた高速列車の空気ばね破壊を認識するためのアプローチ【Powered by NICT】

An approach to recognize air spring failure of high-speed trains using Lipschitz exponents

著者 (4件)： Sun Yongkui (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Qin Na (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Yu Zhibin (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) ,  Jin Weidong (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCC  ページ： 6473-6476  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,高速列車の空気ばね破壊のモニターについて述べた。Lipschitz指数とサポートベクトルマシンを用いた方法を提案した。方法の重要なアイデアは,輸送振動信号の特異点,Lipschitz指数により描出されるを得ることである。連続ウェーブレット変換モジュラス極大を用いて特異性指数を計算した。また空気ばね状態は特異点特徴ベクトルを用いたサポートベクトルマシン,特異指数,最大特異値,最小特異値,特異値の平均と特異指数の相対標準偏差の数を含むによって同定した。実験結果は,提案法が有効であることを証明した。Copyright 2016 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： *サポートベクトルマシン ,  特異点
準シソーラス用語： 相対標準偏差 ,  特異値 ,  特徴ベクトル ,  特異性 ,  振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 指数 ,  高速列車 ,  空気ばね ,  破壊