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J-GLOBAL ID：201802236028136422   整理番号：18A1398514

PSOとGSAに基づくニューラルネットワーク軸受故障診断【JST・京大機械翻訳】

Bearing Fault Diagnosis with Optimized Neural Network Based on PSO and GSA

著者 (4件)： Guo Wenqiang (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  She Jinlong (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  Zhang Baorong (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021) ,  Li Ran (陜西科技大学電气与信息工程学院,陜西西安,710021)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 3  ページ： 279-282,302  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： オリジナルのBPニューラルネットワーク診断法には,初期の重みと閾値のランダム選択があるので,低い認識率の問題がある。最初に,オリジナル信号から特徴ベクトルを抽出し,PSOの記憶能力と情報共有能力を用いてGSAを改善した。実験結果は,オリジナルのBP法やGSA-BP法と比較して,この方法が多くの転がり軸受故障を正確に同定でき,より良い診断効果を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障診断 ,  *軸受 ,  転がり軸受 ,  情報共有 ,  無作為抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  認識率 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Fault diagnosis ,  Beating ,  Neural network ,  Gravitational search algorithm (GSA) ,  Particle swarm optimization (PSO)

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： PSO ,  ニューラルネットワーク ,  軸受 ,  故障診断