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J-GLOBAL ID：201802226810801885   整理番号：18A1267550

ウェーブレットパケットとSOMニューラルネットワークに基づく電気アクチュエータ故障診断【JST・京大機械翻訳】

Fault diagnosis of electromechanical actuator based on wavelet packet and SOM neural network

著者 (5件)： Tian Yaoyao (南京航空航天大学 自動化学院,江蘇 南京,211106) ,  Zhang Huijuan (航空机電綜合航空科技重点実験室電子工程部,江蘇 南京,211106) ,  Yang Zhong (南京航空航天大学 自動化学院,江蘇 南京,211106) ,  Li Xiaoming (航空机電綜合航空科技重点実験室電子工程部,江蘇 南京,211106) ,  Zhang Huibin (南京航空航天大学 自動化学院,江蘇 南京,211106)
資料名： Yingyong Keji  (Yingyong Keji)
巻： 45  号： 1  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3189A  ISSN： 1009-671X  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： 航空機搭載電気機械アクチュエータの故障診断の問題に照準を定めて,ウェーブレットパケットと自己組織化マップ(SOM)ニューラルネットワークに基づく電気機械アクチュエータの故障診断方法を提案した。診断精度を改善するために,ウェーブレットパケット分解を用いて,電気機械アクチュエータのカードの死,偏差,利得の3種類の故障信号を,いくつかの周波数帯に分解し,そして,異なる周波数帯でのエネルギーを計算した。シミュレーション検証研究を通して、非常に良い診断精度が得られ、この電気機械アクチュエータ故障診断方法の有効性と優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障 ,  *ニューラルネットワーク ,  電気機械 ,  シミュレーション ,  周波数帯 ,  自己組織化特徴マップ ,  *故障診断 ,  利得 ,  *アクチュエータ
準シソーラス用語： *アクチュエータ故障 ,  ウェーブレットパケット分解 ,  診断精度 ,  航空機搭載 ,  *ウェーブレットパケット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： decomposition of wavelet packet ,  wavelet packet energy ,  electromechanical actuators ,  fault diagnosis ,  SOM neural network ,  neural network ,  machine learning ,  health management

分類 (1件)： 流体機械一般  (QD01000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレットパケット ,  SOM ,  ニューラルネットワーク ,  アクチュエータ ,  故障診断