文献

J-GLOBAL ID：201702257800328287   整理番号：17A1485785

軸受の残存耐用年数を予測するためのMD CUMSUMとNARXニューラルネットワークの利用【Powered by NICT】

The use of MD-CUMSUM and NARX neural network for anticipating the remaining useful life of bearings

著者 (2件)： Rai Akhand (Department of Mechanical & Industrial Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India) ,  Upadhyay S.H. (Department of Mechanical & Industrial Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 111  ページ： 397-410  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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)

抄録/ポイント： 軸受の残存耐用年数(RUL)の正確な決定は,回転機械の状態に基づく維持に極めて重要である。本論文では,ウェーブレットフィルタ技術と組み合わせた外因性入力(NARX NN)を伴う非線形自己回帰ニューラルネットワークに基づくデータ駆動予後アプローチは軸受のRUL推定に適用した。最初に,実験装置で発生した振動信号を軸受信号のインパルス特性を増強し,故障特徴抽出の品質を改善するために提案ウェーブレットフィルタで処理した。第二に,様々な時間領域特徴を処理軸受信号から抽出した。しかし,これらの特徴は軸受状態が低下するとして高度に非単調な挙動を示した。この欠点を克服するために,Mahalanobis距離(MD)基準と累積和(CUMSUM)チャートに基づく新しい健康指標(HI)を提案した。第三に,NARX NNを初めて遅延ニューラルネットワークとして設計されている(TDNN)。TDNNモデル,通常の人工ニューラルネットワーク(ANN)とは異なり軸受RULの一段階前の予測を行うを訓練するために誘導されたHIと軸受の年齢は出力として軸受の寿命割合での入力として使用した。結果は,提案した方法が,受容できる正確度で軸受のRULを効果的に予測できる,RUL推論のための自己組織化マップに基づく指標と伝統的なFFNNsの使用より優れていることを示唆した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *予測 ,  特徴抽出 ,  回転機械 ,  *軸受 ,  品質 ,  自己組織化特徴マップ ,  *耐用年数 ,  転がり軸受 ,  故障
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  時間領域 ,  振動信号 ,  データ駆動 ,  ウェーブレットフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 転がり軸受 ,  予測 ,  健康指標 ,  NARXニューラルネットワーク ,  残存有効寿命

分類 (2件)： 軸受  (QB01020W) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 軸受 ,  残存 ,  耐用年数 ,  予測 ,  Md ,  ニューラルネットワーク