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J-GLOBAL ID：201802252883540046   整理番号：18A0391157

高速列車のブレーキシステムの故障検出のためのSVMフレームワーク【Powered by NICT】

A SVM framework for fault detection of the braking system in a high speed train

著者 (4件)： Liu Jie (Chair on System Science and the Energetic Challenge, EDF Foundation, Laboratoire Genie Industriel, CentraleSupelec, Universite Paris-Saclay Grande voie des Vignes, 92290 Chatenay-Malabry, France) ,  Li Yan-Fu (Chair on System Science and the Energetic Challenge, EDF Foundation, Laboratoire Genie Industriel, CentraleSupelec, Universite Paris-Saclay Grande voie des Vignes, 92290 Chatenay-Malabry, France) ,  Zio Enrico (Chair on System Science and the Energetic Challenge, EDF Foundation, Laboratoire Genie Industriel, CentraleSupelec, Universite Paris-Saclay Grande voie des Vignes, 92290 Chatenay-Malabry, France) ,  Zio Enrico (Energy Departement, Politecnico di Milano, Milano, Italy)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 87  号： PA  ページ： 401-409  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 2015年4月では,世界の高速列車(HST)の数は3603に達している。効率的,有効かつ非常に信頼性の高いブレーキシステムである明らかに300km/h周辺の速度で走行する列車に非常に重要である。高信頼性ブレーキシステムの故障は稀な事象であり,その結果,故障状態に関する情報を記録したデータは不足している。これは故障検出問題を与える高度に不均衡データを用いた分類問題。本論文では,特徴選択,特徴ベクトル選択,モデル構築と決定境界最適化を含む,サポートベクトルマシン(SVM)フレームワークは,この問題に取り組むために提案した。特徴ベクトル選択は,データサイズ,計算負荷を大きく減らすことができる。構築されたモデルは,最小二乗SVMの修正版,正常条件の分類の誤差よりも故障条件の分類の誤差に帰属される高いコストである。提案したフレームワークは,多くの公共不平衡データセットの上で検証することに成功した。,HSTにおけるブレーキシステムの故障検出に適用した:不均衡データセットのためのいくつかのSVM手法と比較して,提案したフレームワークは,より良い結果を与えた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 非平衡状態 ,  特徴選択 ,  モデリング ,  最小二乗法 ,  信頼性 ,  サポートベクトルマシン ,  最適化 ,  *故障 ,  *故障検出
準シソーラス用語： 不均衡 ,  不均衡データセット ,  特徴ベクトル ,  不均衡データ ,  *ブレーキシステム ,  *高速列車 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 高速列車 ,  ブレーキシステム ,  サポートベクトルマシン ,  特徴ベクトル選択 ,  しきい値最適化 ,  コスト重視モデル ,  高度に不均衡なデータ ,  分類

分類 (3件)： 軸受  (QB01020W) ,  システム同定  (IA02040O) ,  構造動力学  (HD02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高速列車 ,  ブレーキシステム ,  故障検出 ,  SVM ,  フレームワーク