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J-GLOBAL ID：201602292119098081   整理番号：16A0067598

量子遺伝的アルゴリズムにより最適化されたRVM(レレバンスベクトルマシーン)に基づく回転軸受けの知的故障診断【Powered by NICT】

Rolling bearings’intelligent fault diagnosis based on RVM optimized with Quantum genetic algorithm

著者 (4件)： Wang Bo (School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai Univ., Shanghai) ,  Liu Shulin (School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai Univ., Shanghai) ,  Jiang Chao (School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai Univ., Shanghai) ,  Zhang Hongli (School of Mechatronic Engineering and Automation,Shanghai Univ., Shanghai)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 34  号： 17  ページ： 207-212  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 量子遺伝的アルゴリズム(QGA)に基づく関連ベクトルマシン(RVM)のカーネル機能パラメーターを最適化する新しい方法を提案した。それはシミュレーションと他の最適化アルゴリズムと比較した。結果は,QGAに基づく最適化手法である他の最適化手法よりも優れていることを示した。QGA(QGA-RVM)によって最適化されたRVMのモデルは転がり軸受の故障診断に適用した。故障信号はアンサンブル経験的モード分解(EEMD)といくつかの固有モード関数(IMF)に適応的に分解した。故障特徴としてIMFエネルギーは最終的な故障診断のためのQGA RVMへの入力情報として用いた。実験結果は,提案した方法は圧延用軸受故障を診断する迅速かつ正確にできることを示し,その有効性と安定性を検証する.さらに,QGAアフマドSVM間の比較解析により明らかになったルブミン知的故障診断の優位性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 転がり軸受 ,  圧延 ,  *故障 ,  *最適化 ,  *軸受 ,  *回転軸 ,  最適化手法 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 固有モード関数 ,  最適アルゴリズム ,  関連ベクトルマシン ,  *量子遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他のシステムプログラミング  (JD03070M) ,  軸受  (QB01020W) ,  歯車,歯車装置  (QB01060O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 量子遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  回転軸受け ,  故障診断