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J-GLOBAL ID：201602243577517503   整理番号：16A1018614

灰情報マイニングのオンコンディションメンテナンス意思決定方法の研究に基づく【JST・京大機械翻訳】

Condition-based maintenance decision method based on gray information

著者 (3件)： Zhou Zhicai (Qingdao Oil Monitoring and Analysis Center, Naval University of Engineering) ,  Liu Dongfeng (Qingdao Oil Monitoring and Analysis Center, Naval University of Engineering) ,  Shi Xinfa (Qingdao Oil Monitoring and Analysis Center, Naval University of Engineering)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 35  号： 5  ページ： 55-58  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  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： 新しい設備状態劣化情報が乏しいと修閾値の難しいオンコンディションメンテナンス意思決定を行う列装の問題に対しては,新旧の設備の故障率の変化傾向の一致性,改進性係数を定義し,基本的故障率の変化が異なる表現に基づいて,新しい設備の故障率関数を得る回帰をサポートベクトルマシンの新しい設備のリスク関数の曲線あてはめ,新しい設備の補修閾値を得る,新しい設備を確立しさらにとは結合したオンコンディションメンテナンス意思決定モデル,最後に船をディーゼルエンジンのモニタリングデータを用いて実例検証を行った。その結果,この方法が有効であることが旧型ディーゼルエンジンの歴史的データ情報マイニング,新旧のディーゼルエンジンとの間の内在関係を十分に利用し,灰の情報条件下で新しい設備のオンコンディションメンテナンス意思決定のために新しい経路を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 船舶 ,  リスク関数 ,  ディーゼル機関 ,  故障率 ,  曲線あてはめ ,  類似性 ,  *意思決定 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 意思決定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： condition-based maintenance ,  gray information ,  data mining ,  Weibull proportional hazard model

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 灰 ,  オンコンディションメンテナンス ,  意思決定 ,  研究