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J-GLOBAL ID：201802215212253291   整理番号：18A0655773

LE-ELMに基づく熱力学的パラメータセンサ故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis for Thermal Parameter Sensor Based on LE-ELM

著者 (4件)： Lv Guanghong (華東交通大学現代教育技術中心,江西南昌,330013) ,  Fu Zhihui (華東交通大学電气与自動化工程学院,江西南昌,330013) ,  Wu Xiang (華東交通大学電气与自動化工程学院,江西南昌,330013) ,  Tan Chang (華東交通大学電气与自動化工程学院,江西南昌,330013)
資料名： Yibiao Jishu yu Chuanganqi  (Yibiao Jishu yu Chuanganqi)
号： 10  ページ： 93-97  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2449A  ISSN： 1002-1841  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： 火力発電機の熱力学的パラメータセンサにおける多重故障モード同定問題を解決するために,ELM隠れ層の出力行列に及ぼすパラメータのランダム性と異常値の影響を克服するために,新しい方法を提案した。ラプラシアン特性マッピング(LE)と限界学習機械(ELM)に基づく熱力学パラメータセンサの故障診断モデルを提案した。まず第一に,LEアルゴリズムを用いて,センサの故障特性パラメータを抽出し,高次元データの距離類似性を維持し,異常値の出現を減らし,次に,ELMを故障モードの訓練と診断分類器として用いた。最後に,熱力学的パラメータセンサの故障診断例により,提案した方法の有効性を検証し,実験結果により,本方法は,熱力学的パラメータのセンサ故障診断に対して,他の方法よりも,より高い診断精度を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  故障モード ,  *故障診断 ,  アルゴリズム ,  学習機械 ,  *故障 ,  Laplace演算子 ,  異常値 ,  *センサ ,  類似性
準シソーラス用語： 診断精度 ,  高次元データ ,  ランダム性 ,  *センサ故障 ,  *熱力学パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： thermal parameter ,  sensor ,  fault diagnosis ,  LE ,  ELM

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 熱力学的パラメータ ,  センサ故障 ,  診断