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J-GLOBAL ID:201502210457455628   整理番号:15A0883375

赤外熱画像処理技法に基づく冷却ラジエータ故障診断のための知的手法

An intelligent approach for cooling radiator fault diagnosis based on infrared thermal image processing technique
著者 (8件):
資料名:
巻: 87  ページ: 434-443  発行年: 2015年08月05日 
JST資料番号: E0667B  ISSN: 1359-4311  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本研究では,赤外熱画像を使用することで冷却ラジエータの様々な条件の分類のために新しい知的故障診断と状態監視システムを提示した。システムは,冷却ラジエータ故障を放熱管ブロック,ラジエータフィンブロック,フィンとチューブのゆるい接続,ラジエータドアの故障,冷却剤漏れおよび標準状態の6つのタイプに分類した。提案したシステムは,熱画像取得,画像前処理,画像処理,二次元離散ウェーブレット変換(2D-DWT),特徴抽出,遺伝的アルゴリズム(GA)を使用した特徴選択,人工神経回路網(ANNs)による最終的分類を含む,いくつかの異なった手続きで構成した。熱画像を分解するために2D-DWTを実装した。続いて,原画像から統計的なテクスチャ特徴を抽出し,熱画像に分解した。選別された重要な特色を使用して,次の段階で冷却ラジエータ条件(出力レイヤ)の6つのタイプに対して,設計したANN分類器の性能を増強した。試験したシステムに対して,入力レイヤは特徴抽出操作に基づく16のニューロンを構成した。16-6-6トポロジーによりANNの最良性能を得た。分類結果は,冷却ラジエータのクラスのための知的な状態監視と故障診断として満足にこのシステムを使うことができることを実証した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
内燃機関一般  ,  熱交換器,冷却器 

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