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J-GLOBAL ID：201702260521414467   整理番号：17A1884473

大規模データの学習に基づく複雑な装置の故障診断技術とその典型的な応用【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis Technology for Complex Equipment Based on the Learning of Big Operation Data and Its Typical Application

著者 (3件)： Liu Daxin (浙江大学,浙江 杭州,310027) ,  Qiu Lemiao (浙江大学,浙江 杭州,310027) ,  Wang Zhiping (浙江大学,浙江 杭州,310027)
資料名： Zhongxing Tongxun Jishu  (Zhongxing Tongxun Jishu)
巻： 23  号： 4  ページ： 56-59  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3331A  ISSN： 1009-6868  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： 複雑な装置の運転特性の大データから故障情報をマイニングすることによって,運転故障の知的診断を実現することは,複雑な装置の安全性と安定性を保証するために重要である。複雑な装置の大規模データの特性と機械学習理論を結合して,大規模データの学習に基づく複雑な装置の故障診断のための診断方法を提案して,複雑な装置の運転特性の大規模データと運転故障の間の階層的相関を実現した。大規模データ解析に基づく複雑な装置の故障特性抽出とファジィ逆伝播(BP)ニューラルネットワークに基づく複雑な装置の故障診断を実行した。さらに,この技術を高速エレベータの運転監視に適用し,高速エレベータ故障の大規模なデータ解析と診断システムを開発し,この方法の有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  高速度 ,  安全性 ,  *故障診断 ,  データ解析 ,  *故障 ,  特徴抽出 ,  エレベータ ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 診断システム ,  運転特性 ,  *大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： big data ,  machine learning ,  fault diagnosis ,  complex equipment

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模データ ,  学習 ,  故障診断 ,  応用