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J-GLOBAL ID：201702254257464395   整理番号：17A0102269

航空機の電気油圧ポンプの寿命分布インテリジェント認識法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Intelligent Recognition of Life Distribution of the Aircraft Electric Motor Driven Pump

著者 (4件)： Gao Bin (Aeronautics and Astronautics Engineering Institute,Air Force Engineering University) ,  Cao Keqiang (Aeronautics and Astronautics Engineering Institute,Air Force Engineering University) ,  Hu Liangmou (Aeronautics and Astronautics Engineering Institute,Air Force Engineering University) ,  Jing Tao (Aeronautics and Astronautics Engineering Institute,Air Force Engineering University)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 33  号： 9  ページ： 28-33,44  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 航空機の電気油圧ポンプの寿命分布のタイプを研究することは,信頼性の弱いリンクを発見するのに役立ち,システムの故障の前に消去と保全を行い,性能と信頼性のレベルを向上させる。航空機の電気油圧ポンプの寿命分布の認識精度を向上させるためには,寿命データの抽出における多くのデジタル特性を必要とし,従来の方法を用いて計算するとき,計算は複雑で,過学習現象が発生しやすい。航空機の電気油圧ポンプの寿命分布に対応する信頼性の分布は多く、従来の方法では誤分類と不分現象が起こりやすく、高い精度の要求を達成することは困難である。これらの問題を解決するために,カーネル主成分分析とファジィサポートベクトルマシン(SVM)に基づく信頼性寿命分布同定法を提案する。カーネル主成分分析(KPCA)の優れた次元縮小能力に基づき,ファジィサポートベクトルマシン(SVM)の優れた分類性能を活用して,効率的KPCA-FSVM寿命分布モデルを確立して,それを電気油圧ポンプシステムの寿命分布の識別に適用した。シミュレーション結果は,改良モデルが計算の複雑さを減少することができて,電気油圧ポンプの寿命を正確に同定することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  信頼性 ,  *油圧ポンプ ,  計算量 ,  次元縮小 ,  *寿命分布 ,  ディジタル方式 ,  *航空機 ,  分布モデル ,  カーネル主成分分析
準シソーラス用語： 認識精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Aircraft electric motor driven pump ,  Kernel Principal Component Analysis ,  Fuzzy Support Vector Machine ,  Life distribution modeling

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 航空機 ,  油圧ポンプ ,  寿命分布 ,  研究