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J-GLOBAL ID：201702235990465937   整理番号：17A0145786

スパース表現は軸受の故障診断【Powered by NICT】

Sparse representation based fault diagnosis of bearings

著者 (2件)： Ren Likun (The 7th Department, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai, China) ,  Lv Weimin (The 7th Department, Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PHM (Chengdu)  ページ： 1-4  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,スパース表現に基づく軸受アプローチの新しい故障診断を提案した。三段階は,故障タイプを分類した。辞書学習段階では,辞書は,既知の故障形式を用いて訓練を用いた学習される;スパース符号化段階で,未知の故障タイプを持つ試料試験が第一段階で学習された辞書から抽出したサブ辞書による予備表現モデルによって表現される最後の段階で,故障タイプは,Hough投票プロセスを通して評価した。最も一般的な故障診断方法とは異なり,却下機構では,診断精度,原子力及び航空宇宙産業などの必要とされる高い診断精度が地域に適しているを保証するために容易に導入することができた。最後に,実験は提案モデルの有効性を検証するために行った。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： 航空宇宙工業 ,  *軸受 ,  *故障診断 ,  投票 ,  *故障
準シソーラス用語： 診断精度 ,  スパースコーディング ,  辞書学習 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スパース表現 ,  軸受 ,  故障診断