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J-GLOBAL ID：201802218872325659   整理番号：18A1940654

SSDAG-SVMに基づく遊星歯車箱の故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault Diagnosis of the Planetary Gearbox Based on ssDAG-SVM

著者 (4件)： Lihui Cui (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Yang Liu (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Donghua Zhou (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Donghua Zhou (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 24  ページ： 263-267  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遊星歯車箱は多くの実用的な場合に対して非常に重要であり,多くのデータ駆動手法がシステムの故障診断問題を解決するために採用されてきた。これらの方法の中で,多クラス問題を扱う能力のために,方向性のあるサイクリックグラフサポートベクトルマシン(DAG-SVM)が広く採用されている。従来のDAG-SVMとは異なり,構造選択DAG-SVM(ssDAG-SVM)は,診断性能が不適切なノード構造のために劣化しないように提案される。クラス分離性の概念を導入することによって,クラス分離性の程度を評価する原理をDAG-SVM構造を構築するプロセスに統合した。次に,適切な構造を,高精度で遊星歯車箱故障診断を実現するために選択することができた。最後に,この方法の有効性をいくつかの実用的実験によって例示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *遊星歯車 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 高精度 ,  診断効率 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遊星歯車箱 ,  故障診断 ,  DAG-SVM ,  クラス分離可能性

分類 (2件)： 電動機  (NB07030U) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： SVM ,  遊星歯車 ,  故障診断