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J-GLOBAL ID：201202230983189302   整理番号：12A0948839

機械振動信号の強化した独立成分分析による発生源の寄与の評価

Source Contribution Evaluation of Mechanical Vibration Signals via Enhanced Independent Component Analysis

著者 (5件)： CHENG Wei (Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi Prov., CHN) ,  CHENG Wei (Univ. Michigan, MI) ,  ZHANG Zhousuo (Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi Prov., CHN) ,  LEE Seunchul (Univ. Michigan, MI) ,  HE Zhengjia (Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi Prov., CHN)
資料名： Journal of Manufacturing Science and Engineering  (Journal of Manufacturing Science and Engineering)
巻： 134  号： 2  ページ： 021014.1-021014.9  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： C0657A  ISSN： 1087-1357  CODEN： JMSEFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 使用中の機械の状態監視に振動を使用するため,複雑な振動信号から未知の振動源情報を調べ,波形情報を分析して源信号の寄与を独立成分分析(ICA)に基づいて計算する方法を検討した。従来のICAアルゴリズムの問題点(ロバスト性の欠如,振動源の寄与の評価)を除くための方法を提案した。補強したICAアルゴリズムは,従来のICAアルゴリズムの分析能力とロバスト性を高めるものである。このアルゴリズムは,さまざまな初期パラメータを有する混合信号を多数回にわたり反復して分析し,クラスタリング評価法で最適分析要素を評価するものである。さらに,振動源信号の混合信号への寄与も評価できる。この方法の有効性を数値シミュレーションと実験の結果により検証した。

シソーラス用語： *機械振動 ,  独立成分分析 ,  監視 ,  ロバスト性 ,  *波形解析
準シソーラス用語： 状態監視

分類 (2件)： 振動の励起・発生・測定  (BB02030Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械振動 ,  強化 ,  独立成分分析 ,  発生源 ,  評価