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J-GLOBAL ID：201702235367296773   整理番号：17A0158246

CFOA-MKHSVMに基づく転がり軸受の健康状態評価方法【JST・京大機械翻訳】

Health state assessment of a rolling bearing based on CFOA-MKHSVM method

著者 (5件)： Kang Shouqiang (School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology) ,  Wang Yujing (School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology) ,  Cui Lili (School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology) ,  Liu Changyuan (School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology) ,  Zheng Jianyu (School of Electrical and Electronic Engineering,Harbin University of Science and Technology)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 37  号： 9  ページ： 2029-2035  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  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： 転がり軸受の性能劣化の程度をより効果的に評価するために,カオス最適化ショウジョウバエアルゴリズム(CFOA)と多核超のサポートベクトルマシン(MKHSVM)を結合した転がり軸受の健康状態の定量的評価法を提案した。この方法は,転がり軸受の各状態データの不均一性と単一核関数分類に限界がある問題を解決するために,マルチコアカーネルの凸結合を利用して,超球サポートベクトルマシンを最適化することを提案した。本論文は,人間の選択的分類パラメータの盲目性を避けるために,ショウジョウバエの最適化アルゴリズムを局所最適化に避けるために,ショウジョウバエアルゴリズムとカオス理論を結合して,マルチパラメータを最適化した。同時に,カオス最適化果Ying算法-多核超サポートベクトルマシン(CFOAMKHSVM)モデルを構築し,そして,正規化差異係数評価指数を提案した。実験的研究を通して,サポートベクトルデータ記述(SVDD)アルゴリズムと比較して,提案したインデックスの有効性を証明し,転がり軸受の健康状態の定量的評価を実現した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能指数 ,  *転がり軸受 ,  ショウジョウバエ ,  カオス ,  アルゴリズム ,  不均一性 ,  最適化 ,  正規化 ,  核関数 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： カオス理論 ,  最適アルゴリズム ,  凸結合 ,  定量的評価 ,  *健康状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： rolling bearing ,  fruit fly optimization algorithm ,  hypersphere support vector machine ,  performance degradation degree ,  state assessment

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  軸受  (QB01020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 転がり軸受 ,  健康状態 ,  評価方法