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J-GLOBAL ID：201802211674417682   整理番号：18A1092946

時間周波数ドメインとカーネル判別分析を組み合わせた2レベル特徴抽出手法【JST・京大機械翻訳】

New method of two classes feature extraction based on kernel linear discriminant analysis following integrated time and frequency domains

著者 (5件)： Sun Xianming (空軍工程大学 航空航天工程学院,西安,710038) ,  Fan Xiaoguang (空軍工程大学 航空航天工程学院,西安,710038) ,  Zhuo Zhenfu (空軍工程大学 航空航天工程学院,西安,710038) ,  Cong Wei (空軍工程大学 航空航天工程学院,西安,710038) ,  Chen Shaohua (空軍工程大学 航空航天工程学院,西安,710038)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 54  号： 3  ページ： 115-119,141  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： アナログ回路のソフト故障診断における特徴抽出の不十分さを解決するために,統合時間周波数ドメインとカーネル判別分析に基づく2レベル特徴抽出の新しい方法を提案した。最初に,故障応答信号の平均,分散等の時間領域統計特性とウェーブレットパケット分解の各周波数帯のエネルギーを周波数領域の特性として抽出した。次に,故障特性の更なる最適化を,カーネル判別分析を通して行い,そして,故障特性の正確さを,保証した。Sallen-Key帯域通過フィルタ回路のシミュレーション結果は,この方法が故障応答信号の本質特性をよく反映でき,故障診断の性能を効果的に改善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： 周波数帯 ,  アナログ回路 ,  故障診断 ,  故障 ,  *周波数領域 ,  シミュレーション ,  *特徴抽出 ,  帯域フィルタ ,  *判別分析 ,  最適化
準シソーラス用語： ウェーブレットパケット分解 ,  時間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： soft fault diagnosis of analog circuit ,  feature extraction ,  wavelet packet energy spectrum ,  statistic feature in time domain ,  kernel linear discriminant analysis ,  directed acyclic graph support vector machine

分類 (5件)： 軸受  (QB01020W) ,  発電機・電動機一般  (NB07010Y) ,  信頼性  (KB04040H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  開閉装置  (NB09030I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 周波数ドメイン ,  カーネル ,  判別分析 ,  特徴抽出 ,  手法