文献

J-GLOBAL ID：201802241754274027   整理番号：18A1162491

MorletウェーブレットとGA最適化マルチモーダルカーネルを融合する軸受故障検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Bearing Fault Detection Algorithm Based on Morlet Wavelet and Multi-mode Kernel Optimized by Genetic Algorithm

著者 (1件)： Yang Qi (安徽工業大学工程実践与創新教育中心 ,安徽馬鞍山,243002)
資料名： Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban  (Jilin Daxue Xuebao. Lixue Ban)
巻： 56  号： 1  ページ： 101-108  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1548A  ISSN： 1671-5489  CODEN： JDXLAW  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： 軸受け故障検出アルゴリズムの低特性分解能と低精度のため,Morletウェーブレットと遺伝的アルゴリズムの最適化に基づくマルチモードカーネル法の軸受故障検出アルゴリズムを提案した。最初に,オリジナルベアリングの故障信号のマルチスケールおよび複数の変位条件下でのMorletウェーブレット変換の特性を抽出し,次に,マルチモードカーネル法を設計した。線形カーネル関数と動径基底関数(RBF)カーネル関数を含み,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてマルチモードカーネルのパラメータを最適化した。UoCnの知的メインテナンスセンターのデータセットにおいて,ボール故障,内部リング亀裂故障,および外輪亀裂故障の検出を,それぞれテストし,そして,単一カーネルとマルチモードカーネル間のエラー率および効率を比較した。実験結果は,改良アルゴリズムがロバストベアリング故障検出特性を得ることができ,マルチモードカーネルがGAの最適化で急速に収束し,最適化結果を得ることが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： 高速度 ,  *故障 ,  多モード ,  線形性 ,  誤り率 ,  亀裂 ,  *アルゴリズム ,  分解能 ,  *故障検出 ,  動径基底関数 ,  *最適化 ,  *軸受 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： bearing fault detection ,  Morlet wavelet transform ,  multi-mode kernel method ,  genetic algorithm (GA) ,  support vector machine (SVM)

分類 (4件)： 化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： Morletウェーブレット ,  Ga ,  最適化 ,  マルチモーダル ,  カーネル ,  融合 ,  軸受 ,  故障 ,  検出アルゴリズム