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J-GLOBAL ID：201502211844966068   整理番号：15A1155725

情報エントロピーとRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークに基づくエンジン故障診断【Powered by NICT】

Engine Fault Diagnosis Based on Information Entropy and RBF Neural Network

著者 (4件)： Si Jingping (Inner Mongolia Univ. of Technol., Hohhot) ,  Niu Jiahua (Inner Mongolia Univ. of Technol., Hohhot) ,  Guo Lina (Inner Mongolia Univ. of Technol., Hohhot) ,  Ma Jichang (Inner Mongolia Univ. of Technol., Hohhot)
資料名： Zaosheng yu Zhendong Kongzhi  (Zaosheng yu Zhendong Kongzhi)
巻： 35  号： 1  ページ： 214-218,239  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2428A  ISSN： 1006-1355  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： 異常自動車エンジンの弁のクリアランス故障を目指して,分解なしでエンジン故障診断の方法は,ウェーブレット分解とRBF(動径基底関数)神経回路網後異なるスケールのウェーブレット係数の情報エントロピーの適用を研究した。故障模擬試験をガソリンエンジンで行った。シリンダヘッド表面における振動信号は,それぞれ通常の動作条件と三異常作動条件で測定した。集められた信号はStein不偏推定による雑音を除去するために処理した。特性ベクトルはウェーブレット係数情報エントロピーを用いて抽出し,正常化した。,加工振動信号をRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークを用いた分類と同定した。機関弁のクリアランス故障の診断の適用例は,提案した方法が実用的で実現可能であることを示した。を分解することなしにエンジンの故障診断に用いることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *故障診断 ,  *動径基底関数 ,  ガソリン機関 ,  *ニューラルネットワーク ,  シリンダヘッド ,  クリアランス ,  固有ベクトル ,  *内燃機関 ,  *故障
準シソーラス用語： 振動信号 ,  ウェーブレット係数 ,  ウェーブレット分解 ,  自動車エンジン ,  *情報エントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 振動の励起・発生・測定  (BB02030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報エントロピー ,  RbF ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  故障診断