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J-GLOBAL ID：201102230381418958   整理番号：11A1275175

改良型証拠理論と多重ニューラルネットワーク融合に基づく故障分類

Fault Classification Based on Improved Evidence Theory and Multiple Neural Network Fusion

著者 (2件)： Li Weihua (School of Mechanical & Automotive Engineering, South China Univ. of Technol., Guangzhou) ,  Zhang Shenggang (School of Mechanical & Automotive Engineering, South China Univ. of Technol., Guangzhou)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 46  号： 9  ページ： 93-99  発行年： 2010年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 証拠が実際の条件と高度に衝突するとき,証拠理論の組合せ結果は一致せず,いくつかの改良方式がこの問題を解決できるが,収束速度はむしろ遅い。さらに,証拠が一致するとき,これらの改良方式の組合せが壊れ,その結果,条件監視システムにおける証拠理論の利用が制限される。この視点から,証拠信頼に基づく新たな証拠組合せ方式を提案して,この改良型証拠組合せ方式に基づき,故障分類用の多重ニューラルネットワーク融合モデルを構築した。提案したモデルを用いた歯車故障診断の事例を研究した。故障特徴空間をいくつかの部分空間に分け,それに対応するサブニューラルネットワーク分類装置を確立した。これらのサブニューラルネットワーク分類装置の出力を組合せ証拠として用いた。最後に,新たな組合せ方式によって獲得した証拠の組合せを通して,様々な故障を分類した。従来の証拠理論方式,他の代表的改良方式,および従来のニューラルネットワーク方式の分類結果を比較したところ,実験結果はこの改良型証拠融合方式の有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *理論 ,  監視装置 ,  速度
準シソーラス用語： *証拠理論 ,  監視システム ,  収束速度

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 証拠理論 ,  多重 ,  ニューラルネットワーク ,  融合 ,  故障分類