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J-GLOBAL ID：201702261902042904   整理番号：17A1576860

スタック式雑音低減自己符号化に基づく故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis based on stacked denoising autoencoder

著者 (4件)： Zhu Yuqi (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Huang Shuangxi (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Yang Tianqi (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Sun Jiexiang (北京机械工業自動化研究所,北京,100120)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 39  号： 3  ページ： 167-171  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  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： 本論文では,スタック雑音除去に基づく自己符号化ネットワークに基づく故障診断法を提案し,深さ学習を装置故障診断に適用した。深層ネットワークモデルを確立し,階層的貪欲符号化により前訓練を行い,高次元深層故障特徴の自己適応抽出とマイニングを実現し,逆伝播アルゴリズムを用いてモデルを監視した。方法は特徴抽出と状態分類の二つのステップを統合し、伝統的な機械学習方法による人為的抽出サンプルの特徴への依存を除去し、そして、勾配消失、局部極値などの問題を有効に克服した。転がり軸受データの実験により,この方法の故障識別能力と一般化能力を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障診断 ,  特徴抽出 ,  深層 ,  雑音除去 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  転がり軸受 ,  高次元 ,  *符号化 ,  モデル ,  *故障
準シソーラス用語： 故障識別 ,  自己適応 ,  ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  信頼性  (KB04040H) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： スタック ,  雑音低減 ,  自己 ,  符号化 ,  故障診断