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J-GLOBAL ID：201702250401410047   整理番号：17A0214393

船舶ディーゼル機関のための相関ルールマイニングを用いたSVM(サポートベクトルマシン)を組み合わせた新しい故障診断アプローチ【Powered by NICT】

A novel fault diagnosis approach combining SVM with association rule mining for ship diesel engine

著者 (3件)： Chengtao Cai (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China, 150001) ,  Chuanbin Zhang (College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, China, 150001) ,  Gang Liu (State Grid Heilongjiang Electric Power Company limited, Harbin, China, 150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 130-135  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,舶用ディーゼル機関のための相関ルールマイニングを用いたサポートベクトルマシン(SVM)を組み合わせた新しい故障診断法を舶用ディーゼルエンジン故障診断の精度を向上させるために設計した。潤滑システムの故障診断を達成するために,舶用ディーゼルエンジンの潤滑サブシステムの故障データを解析するためにSVMアルゴリズムと相関ルールを用いた。論文で潤滑システムの故障診断を詳細に説明した。最後に,新しい故障診断アプローチを検証するために使用舶用ディーゼルエンジンの状態監視と故障診断シミュレーションシステムを設計した。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： *故障診断 ,  *故障 ,  *ディーゼル機関 ,  アルゴリズム ,  潤滑系機器 ,  *相関ルール ,  *サポートベクトルマシン ,  船舶
準シソーラス用語： シミュレーションシステム ,  状態監視 ,  サブシステム ,  舶用ディーゼル機関 ,  *アソシエーション分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 船舶 ,  ディーゼル ,  相関ルールマイニング ,  SVM ,  サポートベクトルマシン ,  故障診断