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J-GLOBAL ID：201702259172627624   整理番号：17A1799712

電気機械装置振動信号の故障診断アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Fault Diagnosis Algorithm for Vibration Signals of Electromechanical Equipment

著者 (3件)： Wang Yu (北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京,100101) ,  Luo Qian (北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京,100101) ,  Ji Houye (北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京,100101)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 5  ページ： 414-419  発行年： 2017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： 電気機械装置の振動信号の故障診断問題を研究し、複雑な運転条件下での故障信号はノイズに容易に埋め込まれるため、従来の特徴抽出方法は特徴信号を正確に抽出できなく、故障診断の正確性を低下させる。上記の問題を解決するために,ウェーブレットパケット分解とパラメータ最適化に基づくサポートベクトルマシン(SVM)の故障診断アルゴリズムを提案した。最初に,振動信号のウェーブレットパケットの分解係数を用いて,各サブバンドの分散を計算し,特徴ベクトルとして用いた。次に,特徴ベクトルをサポートベクトルマシンの入力として最適化し,故障に対して「多対多」の分類を行った。シミュレーション結果により,提案したアルゴリズムが,電気機械装置の振動信号の故障診断の精度を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  特徴抽出 ,  *アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  *故障 ,  *電気機械 ,  最適化 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  サブバンド ,  ウェーブレットパケット ,  パラメータ最適化 ,  *診断アルゴリズム ,  *振動信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Feature extraction ,  Wavelet package decomposition ,  Variance ,  Fault diagnosis ,  Support vector Machine(SVM) ,  Parameter optimization

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電気機械 ,  振動信号 ,  故障診断 ,  アルゴリズム ,  研究