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J-GLOBAL ID：201302272482270519   整理番号：13A1471124

非線形スペクトルおよびカーネル主成分分析に基づく複合システムの故障診断

Fault diagnosis of complex system based on nonlinear spectrum and kernel principal component analysis

著者 (4件)： Zhang Jialiang (State Key Lab. for Manufacturing for Systems Engineering, Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Cao Jianfu (State Key Lab. for Manufacturing for Systems Engineering, Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Gao Feng (State Key Lab. for Manufacturing for Systems Engineering, Xi’an Jiaotong Univ., Shaanxi, Xi’an) ,  Han Haitao (Staff Office 101, The Second Artillery Engineering Coll., Shaanxi, Xi’an)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 29  号： 12  ページ： 1558-1564  発行年： 2012年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  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： 従来の非線形周波数スペクトル分析法を利用して複合システムの故障を診断するとき,周波数スペクトルデータの量は非常に多く,故障を直接見つけて,確認する際に不都合を引き起こす。新たな故障診断方式を,非線形周波数スペクトル特性とカーネル主成分分析(KPCA)に基づいて提案した。第一に,最初の三次元時間領域Volterraカーネルを最小二乗アルゴリズムによって推定し,一般化周波数応答関数を複数Fourier変換によって時間領域Volterraカーネルから獲得した。第二に,KPCA法を用いて,周波数スペクトルデータと抽出スペクトルを圧縮した。最後に,マルチ分類最小二乗法サポートベクトルマシンを用いて,故障検出と認識を実行した。周波数スペクトルデータの非線形特性のため,著者らは多項式関数と動径基底関数から成る混合関数をカーネル関数として使用し,そのため,局所的特性と大域的特性を両方とも考慮した。非線形周波数スペクトルデータに基づいて,カーネル主要成分モデルを構築して,故障をオンライン診断するために,詳細アルゴリズムを開発した。NC工作機械の非線形アナログ回路とサーボ駆動システムの故障診断のシミュレーションを実行した。実験結果は,提案した方法がデータ次元を大幅に下げることができ,故障の認識速度を改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *主成分分析 ,  複合系 ,  スペクトル ,  故障診断 ,  サポートベクトルマシン ,  最小二乗法 ,  Fourier変換 ,  測定データ ,  シミュレーション ,  応答関数 ,  計算機診断 ,  分光分析 ,  駆動方式 ,  動径基底関数
準シソーラス用語： *カーネル主成分分析 ,  複合システム ,  スペクトルデータ ,  周波数応答関数 ,  オンライン診断 ,  スペクトル分析 ,  駆動システム

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  スペクトル ,  カーネル主成分分析 ,  複合システム ,  故障診断