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J-GLOBAL ID：201502202863838160   整理番号：15A1113692

二次特異値分解とVPMCDに基づく故障診断法【Powered by NICT】

Fault Diagnosis Method Based on Quadratic Singular Value Decomposition and VPMCD

著者 (3件)： Li Kui (Fac. of Information Engineering and Automation; Engineering Res. Center for Mineral Pipeline Transportation,YN ...) ,  Fan Yugang (Fac. of Information Engineering and Automation; Engineering Res. Center for Mineral Pipeline Transportation,YN ...) ,  Wu Jiande (Fac. of Information Engineering and Automation; Engineering Res. Center for Mineral Pipeline Transportation,YN ...)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 4  ページ： 181-186  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 特徴値の数は,特異値分解(SVD)を用いて制限することが可能で,これは断層同定の精度に影響する。二次SVDと可変予測モデルベースクラス判別(VPMCD)に基づく故障知的診断法を提案し,これは信号を再構成するための特異値の曲率スペクトルを用いて最初に効果的な特異値を選択する適応的に行うことができる。直交成分の同じ数は再びSVD(特異値分解)による取得し,特徴ベクトルをそのエネルギーモーメントを計算することによって構築することができる。故障同定のモデルをVPMCDを用いての特徴ベクトルを分析することにより確立することができた。この方法は軸受の故障診断に適用した。実験結果は,軸受の正常及び故障条件では,この方法の包括的同定精度は,97 5%であり,特異値分解(SVD)およびサポートベクトルマシン(SVM)に基づく従来の方法よりも8 75%高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 曲率 ,  軸受 ,  *故障 ,  スペクトル ,  *特異値分解 ,  サポートベクトルマシン ,  再構成 ,  直交性 ,  *故障診断 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *特異値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特異値分解 ,  故障診断